全身动捕方案技术汇总 - OpenWBC项目实现对Unitree G1机器人的全身控制 结合Apple Vision Pro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] - 主要功能特性包括双模式控制（上半身远程操控+下半身自主行走） 实时低延迟控制 模块化设计 跨平台通信架构 [5] TWIST系统 - 斯坦福大学团队开发全身远程操控人形机器人系统 通过全身运动模仿实现协调控制 结合强化学习与行为克隆提升跟踪精度 [6] - 系统引入特权未来运动帧和真实世界动作捕捉数据 显著提升多任务协调能力 包括全身操作 腿臂协同 移动及富表现力动作 [6] AMO框架 - 加州大学圣迭戈分校团队提出自适应运动优化框架 结合仿真到现实强化学习与轨迹优化 实现29自由度Unitree G1的实时全身控制 [9] - 通过混合型AMO数据集训练网络 解决运动模仿中的分布偏差问题 在仿真和实机验证中展现卓越稳定性及扩展工作空间 [11] 清华大学&银河通用项目 - 基于Apple Vision Pro实现Unitree G1/H1全身遥操作 支持实机与仿真 通过摇杆控制下半身 VR捕捉实现上半手部动作 [14] - 提出R²S²框架构建现实可用技能库 集成至统一潜空间 实现零样本仿真-现实迁移 解决大范围触达的全身协同控制问题 [16] CLONE系统 - 北京理工大学团队开发基于混合专家的闭环纠错系统 仅需MR头显追踪即可实现高保真全身操作 抑制长距离移动的位置漂移 [20] - 系统通过实时反馈机制学习多样化运动技能 完成复杂协调动作如地面拾物 树立长期人机交互的全身遥操作新标杆 [20] 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 开源代码方案 产业学术资源 及一线企业嘉宾答疑 [26] - 建立多家具身公司岗位内推机制 覆盖入门者技术栈与资深研究者产业体系 [32][33][35]