Hiking in the Wild：人形感知跑酷框架，G1复杂地形最高2.5米/秒

Shaoting Zhu 等人在 arXiv 发布论文，提出面向人形机器人的端到端感知式跑酷框架 Hiking in the Wild，将深度输入和本体感觉直接映射为关节动作，无需外部定位或建图，并在 Unitree G1 人形机器人实验中报告复杂地形最高 2.5 米/秒的通过速度。 框架包括可扩展的地形边缘检测、脚部体积点落脚安全机制和平地采样策略。材料未说明完整实验基准和泛化条件。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。