基于稠密点云的人形机器人统一运动重定向框架UMR 框架通过学习稠密点云对应关系实现人形运动重定向，无需手动映射，提升可扩展性与细节还原能力。Hanyang Cao, Yuetong Fang, Taesoo Kwon·2026年9月2日人形机器人运动重定向点云2026年9月2日
ADAPT：扩散动作先验实现实时文本驱动的人形机器人控制苏黎世联邦理工提出 ADAPT：文本条件扩散技能先验加约束残差强化学习，在 Unitree G1 上实现实时指令切换的端到端全身控制，并可通过噪声引导复用冻结先验完成风格保持的目标到达。Yan Wu, Chenhao Li, Kaifeng Zhao·2026年9月1日扩散策略residual RL宇树 G12026年9月1日
LATENT：从不完美人类动作学习人形网球技能LATENT 以碎片化、不完整的人类网球动作数据为先验,经修正与组合学出可稳定击球的人形策略,部署到 Unitree G1,能与人类进行多拍对拉。Zhikai Zhang, Haofei Lu, Yunrui Lian·2026年3月13日LATENT仿真到现实宇树2026年3月13日
Ego2Robot：从第一人称人类视频合成可扩展机器人数据将第一人称人类操作视频通过动作重定向、机械臂视觉合成、多级质量筛选转化为机器人训练数据，产出 18,561 小时跨 15 种机器人形态的数据，提升 VLA 模型 OOD 泛化，并在真机验证。Ye Wang, Pei Lin, Xiong-Hui Chen·2026年8月3日视觉语言动作模型RoboTwinEgo2Robot2026年8月3日
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