星尘智能发布机器人全身移动操作模型与学习套件

十大品牌 2025年08月05日 18:41 0 admin

7月25日深圳 - 可泛化的通用移动操作任务历来是机器人智能演进的“大目标”之一。AI机器人公司星尘智能Astribot宣布在此取得两项突破进展。

详细技术报告：https://arxiv.org/abs/2507.17141

首先公司发布首个全身移动操作模型 DuoCore-WB，让机器人从半身进化到全身智能，在多项有挑战性和代表性的家庭任务测试中，模型表现优异，任务平均成功率 80%，最高达 100%。

该模型展现了业界领先的全身移动操作智能，将弯腰、转身、蹲起、移动等动态全身动作与双臂精细操作协同，机器人不被局限在静态姿势或桌面任务上，可自主生成跨区域、跨空间的灵活全身操作策略，行动随境。

模型还针对全身操作特性进行优化，让传感信息和动作特征紧密耦合，显著提高了任务成功率。此外，借助实时轨迹生成模块（RTG），模型和底层控制系统无缝衔接，让操作更为丝滑、敏捷和稳定。

其次，为推动机器人在真实场景落地应用，公司还推出了机器人学习套件“Astribot Suite”，将“本体-数据-模型”打造为软硬一体的闭环系统，让机器人更快掌握广泛的日常技能。

套件包含三个核心组件：一个高性能、安全可靠的机器人平台（本体），能有效模仿人类操作，兼具灵活、敏捷与精准。一个全身遥操作界面（数据），让非专业人士能高效采集到高质量演示数据；在第一和第三人称视角下，能覆盖大范围、高动态、精细操作，到远程和长时间近程操作等多样化需求。一个高效可扩展的全身操作策略（模型）：基于简洁优雅的模仿学习框架，通过少量高质量示范和模型训练，就能发挥多任务全身操作的强大学习能力。

DuoCore-WB模型的高效验证，正是得益于这组套件的软硬协同。

任务解析：

送饮料

流程：左手拿饮料 - 移动到门口 - 右手找门把 - 开门 - 移动到桌前 - 放下饮料
这是涉及到铰链物体交互（如房门、冰箱门、柜门）、全身移动控制与多阶段任务规划的长序列任务，为了开门，S1 学会了在推动底座移动时前倾躯干，才在抓住门把手后产生足够的惯性来解锁铰链并推开门。

整理玩具

流程：下蹲 - 右手捡起附近的玩具 - 放入储物箱 - 左手捡起远处的玩具 - 递到右手 - 放入储物箱 - 动作持续循环 - 若未成功捡起，会反复尝试直至成功
S1学会了复杂环境中高频次、连续交互的多物体抓取，需在长程任务里维持对目标状态的理解、姿态平衡和双手协作，灵活调整空间布局和精准放置物体，并学会处理异常情况，能自主判断失败并发起多次尝试策略，随机应变。

整理拖鞋