HWAM联合生成动作与执行后状态提升人形任务成功率

Yan Yang、Jikun Rong 等论文作者提出 HWAM（Humanoid World Action Model），将机器人执行后的本体感觉状态作为显式预测目标，与参考动作联合生成，以缩小分层控制中动作与实际执行的差异。 论文报告，在 LimX OLI 人形机器人的三个真实机器人任务上，HWAM 在所比较基线中取得最高成功率；其中 Candy Picking 任务成功率为 70.6%，对比 Fast-WAM 的 43.3%。这些为论文作者声称的对比结果，v2 为 arXiv 论文更新版本。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。