让机器人拥有人一样「潜意识」，英伟达1.5M小模型就能实现通用控制了

主要观点总结

本文介绍了最新研究成果：一个名为HOVER的神经网络控制器，它能够控制人形机器人执行多种机体运动。HOVER具有通用性、原子性等特点，通过一个统一的命令空间控制机器人的全身运动。研究团队使用强化学习、运动重定向等技术训练模型，并在模拟环境和真实机器人上进行了广泛实验。实验结果显示，HOVER在多种模式下表现优异，能够成功跟踪机器人的运动，并具有在真实世界场景中的鲁棒性。

关键观点总结

关键观点1: 研究成果概述

最新研究成果HOVER是一个神经网络控制器，具有通用性和原子性特点，能够控制人形机器人执行多种机体运动。

关键观点2: 技术原理

HOVER通过一个统一的命令空间控制机器人的全身运动，结合了强化学习、运动重定向等技术来训练模型。

关键观点3: 实验评估

研究团队在模拟环境和真实机器人上进行了广泛实验，包括与专家策略的对比、通用训练方法的对比以及在真实世界中的测评等。实验结果显示，HOVER在多种模式下表现优异。

关键观点4: 实际应用

HOVER能够成功跟踪机器人的运动，并具有在真实世界场景中的鲁棒性，如多模态控制实验中的表现。

文章预览

转载: 机器之心 编辑：Panda、佳琪 当机器人也有潜意识。 大模型固然性能强大，但限制也颇多。如果想在端侧塞进 405B 这种级别的大模型，那真是小庙供不起大菩萨。近段时间，小模型正在逐渐赢得人们更多关注。这一趋势不仅出现在语言模型领域，也出现在了机器人领域。 昨天晚上，朱玉可和 Jim Fan 团队（英伟达 GEAR 团队）新鲜发布了他们的最新研究成果 HOVER。这是一个仅有 1.5M 参数的神经网络，但它足以控制人形机器人执行多种机体运动。 先来看看效果，将 HOVER 在不同模式下控制的机器人放到一起组成阵列，其中每一台机器人都有自己的控制模式。还挺壮观的！这也佐证了 HOVER 的通用性。你能看出它们的不同之处吗？ 无论是 H2O 模式、OmniH2O Mode 模式、还是 ExBody 模式 、HumanPlus 模式，左手和右手的慢动作都直接被 HOVER 大一统了。 实际上，H ………………………………