BeyondMimic 是由康奈尔大学（Cornell Tech）开发的一个革命性框架，旨在通过引导扩散技术实现从人类动作追踪到多功能、自然化的人形机器人控制。
BeyondMimic 提供了一个可扩展、高质量的动作追踪框架，能够：
- 将运动学参考转化为真实硬件上的稳健、极具动态性的动作
- 实现具有挑战性的技能，如跳跃旋转、冲刺和侧手翻
- 达到业界领先的动作质量
框架引入了统一的扩散策略，实现了：
- 零样本任务特定控制
- 测试时使用简单的成本函数进行引导
- 灵活合成人类动作基元
基于 LAFAN1 数据集训练的策略展示了卓越的性能：
- 在 14 个不同的约 3 分钟序列上进行训练
- 所有策略使用完全相同的 MDP 设置和超参数
- 能够稳定、可重复地追踪复杂动作
在真实硬件部署中，BeyondMimic 能够执行多样化任务：
- 航点导航（waypoint navigation）
- 操纵杆远程操作（joystick teleoperation）
- 障碍物回避（obstacle avoidance）
主要贡献者：
- Qiayuan Liao*
- Takara Truong*
- Xiaoyu Huang*
- Guy Tevet
- Koushil Sreenath†
- C. Karen Liu†
*同等贡献，顺序由抛硬币决定 †同等指导，顺序与抛硬币镜像对应
BeyondMimic 框架在以下方面取得了突破：
- 弥合模拟到现实的差距：成功将模拟中的动作追踪应用到真实机器人硬件
- 动作组合能力：能够学习动作基元并将它们组合起来解决下游任务
- 零样本泛化：测试时能够处理未见过的任务，无需额外训练
BeyondMimic 是一个开源项目，为研究社区提供了：
- 完整的动作追踪管道
- 预训练的策略模型
- 详细的实现文档和代码
这个框架代表了人形机器人控制领域的重要进展，为实现更加通用和自然化的机器人运动控制铺平了道路。
更新日期：2025-12-21
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