全身动捕方案汇总 - OpenWBC项目实现对Unitree G1机器人的全身控制 上半身通过Apple Vision Pro结合avp_teleoperate控制 下半身采用OpenHomie算法控制 支持全身数据采集功能 [3][4] - 项目具备双模式控制(上半身远程操控+下半身自主行走) 实时控制延迟低 采用模块化设计和TCP/IP网络通信架构 [4] - TWIST系统由斯坦福大学团队开发 通过全身运动模仿实现人形机器人远程操控 结合人体动作捕捉数据重定向与强化学习+行为克隆技术 实现前所未有的协调全身运动技能 [5] - AMO框架由加州大学圣迭戈分校团队提出 将仿真到现实的强化学习与轨迹优化结合 解决29自由度Unitree G1人形机器人的非线性动力学控制难题 [8][10] - 清华大学&银河通用团队开发系统支持通过Apple Vision Pro对Unitree G1/H1人形机器人进行全身遥操作 实现蹲、弯、抓、搬等动作 扩展机器人作业空间 [13] - R²S²框架构建现实可用基础技能库 通过技能优化与仿真-现实验证 实现零样本的仿真-现实迁移 解决人形机器人全身协同控制问题 [15] - CLONE系统由北京理工大学等团队开发 基于混合专家(MoE)的闭环纠错机制 仅通过MR头显头手追踪实现高保真全身操作 抑制长距离移动中的位置漂移 [19] 具身智能社区资源 - 具身智能之心知识星球提供30+技术路线梳理 包含前沿学术内容、开源代码方案、求职信息等资源 [25][31] - 社区邀请数十位具身领域产业界/学术界专家 提供圆桌论坛、直播和技术答疑 [25] - 建立与多家具身公司的岗位内推机制 为不同阶段从业者提供针对性学习路线和产业项目方案 [31][32][34]