全身动捕技术方案 - OpenWBC项目实现对Unitree G1机器人的全身控制 使用Apple Vision Pro结合avp_teleoperate控制上半身 使用OpenHomie算法控制下半身运动 支持全身数据采集功能 [3] - TWIST系统由斯坦福大学团队开发 通过全双模式控制实现上半身远程操控+下半身自主行走 基于Apple Vision Pro实现低延迟控制 支持模块化部署和跨平台通信 [4] - TWIST结合强化学习与行为克隆技术 引入特权未来运动帧和真实动作捕捉数据 显著提升跟踪精度 实现多功能协调的全身运动技能 [5] 自适应运动优化框架 - AMO框架由加州大学圣迭戈分校团队提出 结合仿真到现实的强化学习与轨迹优化 解决高自由度和非线性动力学挑战 [8] - AMO构建混合型数据集训练网络 对分布外指令进行鲁棒适应 在29自由度的Unitree G1上验证稳定性 扩展工作空间 [10] 人形机器人遥操作系统 - 清华大学&银河通用团队开发系统支持对Unitree G1/H1的全身遥操作 通过摇杆控制下半身 VR设备捕捉数据驱动上半身逆向运动学 [13] - R²S²框架构建现实可用基础技能库 形成结构化先验知识 实现零样本仿真-现实迁移 解决大范围触达控制问题 [15] 闭环纠错系统 - CLONE系统由北京理工大学等团队开发 基于混合专家机制实现全身操作保真度 通过实时反馈抑制误差累积 完成复杂协调动作 [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 包含前沿学术内容 开源代码方案 求职信息和产业界嘉宾资源 [25][31] - 社区建立企业内推机制 为不同阶段从业者提供技术栈和产业体系支持 [32][34]