亚马逊FAR团队发布“盲眼”机器人OmniRetarget，无需视觉感知实现复杂动态作业
亚马逊机器人前沿研究团队FAR正式发布其首个人形机器人研究成果——OmniRetarget。该机器人系统在完全无视觉、雷达等外部感知单元的条件下，通过强化学习与动作重定向技术，成功完成包括搬运椅子、攀爬高台、翻跟头跳下以及搬运箱子等一系列复杂动态任务，展现了在“盲眼”状态下实现高难度“移-操一体”作业的能力。
OmniRetarget的核心创新在于其基于交互网格的动作重定向方法。该系统通过构建机器人、物体与地形之间的空间与接触关系模型，将人类示范动作转化为机器人可执行的高质量运动学参考轨迹。与以往忽略交互关系的重定向方法不同，OmniRetarget通过德劳内四面体化建模与拉普拉斯形变优化，在保持关键交互约束的同时生成多样化、运动学可行的动作变体，显著降低了数据收集与策略训练成本。
在实现路径上，系统首先通过约束优化将人类动作映射至机器人本体，随后通过参数化增强生成适用于不同物体配置与地形特征的多样化轨迹。最终借助强化学习策略，在仅依赖本体感知与参考轨迹的条件下，实现从仿真到实体机器人的零样本迁移，无需依赖复杂的环境感知与繁琐的奖励调参。
实验表明，搭载OmniRetarget的宇树G1机器人能够完成长达30秒的连续多阶段任务，包括搬运9斤重椅子、攀爬1米高台并空翻落地等动作。在定量评估中，OmniRetarget在运动学质量指标与下游策略成功率上均显著优于现有主流基线，其增强数据集在扩大动作覆盖范围的同时，策略成功率仍保持在79%以上。
该研究由亚马逊FAR团队主导，团队核心成员包括机器人领域知名学者PieterAbbeel及华人研究员RockyDuan等。此次成果不仅是该团队在人形机器人领域的首次公开突破，也为无需依赖高成本感知硬器的动态作业机器人提供了新的技术范式，展现出“盲眼”机器人在复杂物理场景中替代或辅助人类作业的潜力。
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