编辑丨具身智能之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Haochen Shi等 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 研究背景与核心挑战 类人机器人传统移动方法多聚焦于腿部步态，但自然双足动物（包括人类）在复杂环境中会主动利用手、膝盖、肘部等肢体建立额外接触点，以获得更强的稳定性 和支撑力。在低间隙椅子下方、及膝高度的墙壁/平台、陡峭楼梯等场景中，仅依赖脚部的移动要么不可行，要么需要剧烈动作，而全身协同的爬行、攀爬等策略能 更高效地克服障碍。 当前类人机器人全身移动面临 两大核心挑战 ： 为应对这些挑战，斯坦福大学研究团队提出一套融合物理接地关键帧动画与强化学习的分层框架，通过九种核心运动技能的链结（figure1），实现机器人在极端复 杂地形中的稳定移动。 核心方法 系统的核心架构包含四大组件，形成"关键帧生成→策略训练→技能选择→分层执行"的完整闭环（figure2）。 1. 复杂环境导航需解决"接触丰富"的运动规划与鲁棒控制 ...