解锁人形机器人顺序接触任务新纪元！卡内基梅隆大学研究团队提出WoCoCo框架，助力人形机器人征服复杂任务！

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话不多说，先来一起看一段视频！                         人形机器人要做到像上面视频中一样灵活，难度有多大？             当前，人形机器人正以惊人的速度跨越技术边界，展现出愈发接近人类的操作精度与互动灵活性，这一里程碑式的进步，离不开对复杂环境中顺序接触任务执行的深度探索。             在现实世界的复杂机器人交互与操作中，人形机器人能否流畅执行涉及顺序接触的任务，显得尤为关键。传统方法往往依赖于基于模型的运动规划或轨迹优化技术，但这些手段不仅耗时冗长，而且高度依赖简化的低阶动力学模型，这在一定程度上削弱了运动表现的细腻度与实际应用的广泛性。                         近年来，无模型强化学习（Reinforcement Learning, 简称RL）凭借其卓越的模型不匹配及不确定性处理能力，在腿式机器人 ………………………………