四足机器人操作技术突破 - 提出跨实体模仿学习系统Human2LocoMan，通过统一人类与机器人动作空间实现多功能操作，在6项家庭任务中成功率平均提升41.9%，分布外场景提升79.7% [5][6] - 开发模块化跨实体Transformer架构(MXT)，支持人类数据预训练与机器人微调，仅用一半机器人数据即可持续优于基线性能 [10][16] - 构建首个涵盖单手/双手模式的四足机器人操作数据集LocoMan，包含300+人类轨迹和150+机器人轨迹，30分钟可采集50条机器人轨迹 [8][25][30] 核心技术架构 - 采用XR头显实现动作映射：人类腕部→机器人末端执行器、头部→躯干、手部→抓手，建立统一参考框架对齐跨实体动作 [11][14] - MXT架构包含实体特定标记器/去标记器与共享Transformer主干，预训练后微调可使OOD场景成功率提升82.7% [16][18][29] - 全身控制器通过零空间投影和二次规划实现多操作模式协调，支持单手/双手模式下工具使用、可变形物体操作等复杂任务 [14][23] 性能验证与行业意义 - 在玩具收集、鞋架整理等任务中，预训练MXT成功率最高达95.8%，任务得分116分，显著优于HIT和HPT基线方法 [27][29][33] - 人类数据预训练使模型在长时序任务中保持83.3%成功率，较基线提升50%，凸显跨实体学习对工业场景的适用性 [29][37] - 系统已开源硬件/数据，为具身智能领域提供首个四足全栈学习方案，推动家庭服务、物流等场景的机器人应用落地 [7][38]

四足机器人操作技术突破 - 提出跨实体模仿学习系统Human2LocoMan，通过统一人类与机器人动作空间实现多功能操作，实验显示整体任务成功率平均提升41.9%，分布外场景提升79.7% [4] - 开发模块化跨实体Transformer架构(MXT)，支持人类数据预训练与机器人数据微调，预训练后成功率提升38.6%，分布外场景提升82.7%，且仅需50%机器人数据即可超越基线性能 [8][16] - 构建首个涵盖单手/双手模式的LocoMan操作数据集，包含6类家庭任务如玩具收集、鞋架整理等，30分钟内可收集超50条机器人轨迹和200条人类轨迹 [22][26] 技术创新与系统设计 - 采用XR头显实现人类动作捕捉与机器人视图传输，通过头部动作映射躯干运动扩展工作空间，腕部动作映射末端执行器 [9][12] - 建立统一参考框架对齐人类与机器人动作空间，采用SE(3)6D姿态转换和全身控制器实现协调运动 [12] - MXT架构包含实体特定标记器/去标记器和共享Transformer主干，支持多模态数据联合训练，验证损失比基线低15%-20% [16][34] 性能验证与行业应用 - 在铲取猫砂、倾倒乒乓球等工具使用任务中，预训练MXT成功率达87.5%-95.8%，OOD场景提升25-66.7个百分点 [27][29] - 对比实验显示MXT在数据效率上显著优于HIT和HPT基线，小数据集下成功率仍超70%，长时序任务完成度提升50% [28][32] - 系统已实现抓取/非抓取、可变形物体操作等多样化任务，但需优化头部控制直观性并扩展至机械臂/人形机器人平台 [37][38]