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人形机器人与人类共舞：英伟达和MIT的新研究

英伟达和麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种新技术，使双足机器人能够与人类共同完成双人舞。这项研究旨在提升机器人在复杂动作中的表现力。

机器人动作挑战

让双足机器人行走已经不是难题，但要让它们表演“跳舞”或“打拳”则极具挑战。机器人的运动方式越接近人类，就越能自然融入人类环境，无需改变现有的生活和工作空间。因此，研究如何使机器人的运动能力更贴近人类是一个长期目标。

控制系统改进

机器人姿态动作的改变不仅涉及物理形态的变化，还涉及控制精度、平衡保持和动作连贯性的深层考验。传统机器人控制系统类似于“遥控车”，依赖预设的动作指令。然而，当环境发生变化或需要执行连续动态动作时，这种控制方式会暴露出动作僵硬、卡顿明显的问题。

ExBody2系统介绍

12月18日，英伟达、MIT和加州大学的研究团队联合发布了一项新研究，提出了ExBody2系统，该系统帮助机器人打破“固定剧本”带来的运动局限。ExBody2的工作方式更像一位智慧的“舞蹈教练”，教会机器人如何灵活应变，而非逐帧执行预设动作。

ExBody2的增强能力

ExBody2增强了双足机器人的平衡和适应能力，使其在面对轻推、复杂地面等场景时表现得更加稳定。简单来说，ExBody2的控制逻辑更接近人类的运动方式，关注关键部位的运动节奏和方向，帮助机器人在动态环境中实时调整动作，实现“即兴表演”的效果。

测试与应用

研究人员使用宇树G1和H1人形机器人进行了测试。ExBody2不仅能训练机器人在虚拟环境中，还能将这些技能迁移到现实世界中。在Sim2Real环节中，ExBody2帮助机器人成功应对真实环境中的挑战。

数据集与分级处理

ExBody2采用分级数据集，将动作难度分为入门版、进阶版、高级版和完整版。D250数据包表现最佳，其难度设计恰到好处，既包含多样化的动作，又避免了过高的挑战。相比其他数据包，D250既能提供足够的挑战，又不会让机器人感到压力过大。

虚拟与现实的结合

ExBody2系统包括虚拟环境中的“老师机器人”和真实环境中的“学生机器人”。老师机器人通过强化学习算法不断优化自身动作，而学生机器人则通过观察数据进行学习。ExBody2采用“DAgger”算法简化复杂指令，弥补信息缺失。

实际应用验证

ExBody2在真实环境中的表现验证了其优越性。例如，在推挤测试中，ExBody2的机器人反应灵敏，能迅速调整重心保持稳定。在复杂地形行走测试中，ExBody2的机器人表现稳健，能够适应不规则地面。此外，在工业流水线中，ExBody2的机器人能够迅速调整位置，主动适应物料位置变化。

性能指标分析

研究团队量化了ExBody2在关节位置精度、关键点位置误差和速度误差等方面的表现，显示ExBody2的机器人误差显著降低，优于传统机器人。

结论

ExBody2不仅在课堂中表现出色，更在真实环境中展现出更高的稳定性和灵活性。无论是家庭服务还是工业生产，ExBody2为人形机器人带来了新的可能性。