机器人首次打通视觉感知与运动断层，华人博士让宇树G1现场演示

市场资讯06-25

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语言信息的高效处理和准确决策 。这部分作用是将LeVERB-VL生成的潜在指令转化为机器人可执行的动力学级动作。训练时，先通过近端策略优化算法训练与视觉-语言无关的教师策略，再使用DAgger算法和Huber损失函数将教师策略的动作蒸馏到以潜在命令为条件的学生策略（即LeVERB-A）中。运行时，LeVERB-A接收本体感受信息和潜在向量，采用Transformer架构输出经重新参数化的扭矩级关节位置动作指令，并在机器人板载CPU上用C++实现实时推理，完成人形机器人的全身控制 。无法衡量就无法展开下一步工作，团队还专门提出了一个人形机器人视觉-语言全身控制（WBC）任务的配套基准LeVERB-Bench。在人形机器人WBC领域，用于训练VLA模型的演示数据稀缺。现有基准存在诸多问题，如仅关注locomotion、在状态空间中无视觉、渲染不真实导致仿真与现实差距大等，无法满足研究需求。LeVERB-Bench在仿真中重放重定向的动作捕捉（MoCap）运动，收集逼真的轨迹数据。这种方式无需在数据收集时进行可靠的动态控制，运动学姿势能提供任务级语义，还支持使用互联网视频等来源的重定向人形数据。采用IsaacSim中的光线追踪渲染技术，能更准确地模拟场景光照和阴影，减轻以往合成数据中因光照不真实导致的仿真与现实差距问题。通过程序生成管道，对每个轨迹进行缩放和随机化处理，随机化场景背景、物体属性、任务设置、相机视图，并对部分演示进行镜像，以确保数据的多样性和语义丰富性。手动或使用VLM为数据标注以自我为中心的文本命令。同时，利用VLM为仅包含运动的对标注文本指令，增加仅语言数据，扩大数据覆盖范围。LeVERB-Bench包含多种任务类别，如导航（Navigation）、走向目标（Towards）、绕物体移动（Around）、移动（Locomotion）、坐下（Sitting）、伸手够物（Reaching）等。从视觉-语言任务和仅语言任务两个维度进行分类，共涵盖154个视觉-语言任务轨迹和460个仅语言任务轨迹，每个轨迹经过多次随机化后生成大量演示数据。通过154条轨迹，每条随机化100次，生成了17.1小时的逼真运动轨迹数据。此外，还增加了2.7小时的仅语言数据，覆盖500条不同轨迹，进一步丰富了数据集。在评估时，会在20个随机环境中进行，每个任务类别的场景纹理和物体属性完全随机化且在训练数据中未出现过，同时对第三人称相机角度进行局部随机化，确保评估任务在视觉上未在训练集中出现，以此检验模型的泛化能力。团队将LeVERB框架部署在Unitree G1机器人上，测试其在真实场景中的零样本闭环控制能力，让机器人执行如 “走向椅子坐下” 等任务。验证了LeVERB从仿真到真实的迁移能力，证明该框架在实际应用中的可行性。通过在LeVERB-Bench基准上评估，LeVERB框架表现出色，简单视觉导航任务零样本成功率达80%，整体任务成功率为58.5%，比朴素分层VLA方案高出7.8倍。这表明LeVERB能有效处理复杂视觉-语言任务，在不同场景下具备良好的泛化能力。还对LeVERB框架的关键组件进行消融实验，探究各组件对性能的影响，例如去掉判别器（ND）、运动学编码器（NE）等组件进行测试。去掉判别器（ND）会导致性能显著下降，表明其在对齐潜在空间、增强模型泛化能力方面的重要性；去掉运动学编码器（NE）也会使性能降低，证明运动学编码器对补充运动细节信息的必要性。LeVERB团队有半数成员是来自UC伯克利、卡内基梅隆大学（CMU）等的华人学者。该项目的主要负责人薛浩儒硕士毕业于卡内基梅隆大学（CMU），现于UC伯克利攻读博士学位。他曾在MPC Lab、LeCAR 实验室实验室进行机器人研究，现在NVIDIA GEAR实验室实习。2021年至2024年，他领导了AI Racing Tech项目——一个价值数百万美元的自动驾驶赛车研究项目。该项目在F1级自动驾驶赛车上部署了真实世界的机器人学习，最高时速达到160英里。AI Racing Tech在2022年的美国印第安纳波利斯自动驾驶挑战赛中夺得亚军，在2023年夺得季军。另一位负责人廖启源本科毕业于广东工业大学机电工程专业，目前是UC伯克利机械工程专业的博士研究生。他的研究方向专注于开发新型机器和驱动方式、结合学习和基于模型的方法、协同设计硬件、学习和控制。目前，他在波士顿动力公司实习。感兴趣的朋友可以到原文中查看更多细节。项目地址：https://ember-lab-berkeley.github.io/LeVERB-Website/论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.13751参考链接：https://x.com/HaoruXue/status/1937216452983160863— 完 —\n\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.35.12","shortVersion":"4.35.12","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2546794295","isCrawlerRequest":true}