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IROS 2026 最佳移动操作论文候选：ULTRA 让人形机器人按目标行动
9 月 25 日
针对人形机器人搬箱这类需全身协作的任务，现有逐帧跟踪参考动作的方案无法适配仅给定箱子目标位置的场景，研究人员提出统一多模态控制框架 ULTRA，在宇树 G1 人形机器人上完成验证，相关成果已被 IROS 2026 接收并入围该会议移动操作论文奖候选。ULTRA 通过物理驱动的神经动作重定向将人体动捕数据转化为机器人可执行的轨迹，再经教师策略蒸馏、强化学习微调两步训练出同一组策略参数支撑的控制器，既支持有参考动作时的精确跟踪，也能在仅给定稀疏目标的情况下，依托外部动捕或自身第一视角深度相机的感知信息自主生成全身动作完成任务，为人形机器人打通了从人体动作经验到灵活自主全身控制的可行路径。
话题追踪2026-09-25
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