研究者提出人形机器人感知跑酷框架

研究者提出名为 Hiking in the Wild 的端到端感知式足式跑酷框架，用于人形机器人在野外环境行走。该框架将深度输入与本体感知直接映射为关节动作，无需外部定位与建图。 框架还引入两项机制：结合可扩展地形边缘检测与 Foot Volume Points 的落脚点安全机制，以及用于缓解 reward hacking 的 Flat Patch Sampling 策略。上述内容来自研究者在一手论文中的表述。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。