回复机械手达人：希望这个技术能让机器人变得更强大，为我们做更多的事
机械手达人
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近日，清华大学交叉信息研究院陈建宇助理教授研究组与星动纪元合作完成的《进阶人形机器人运动控制：透过去噪世界模型学习掌握具有挑战性的地形》获得机器人领域难度最高的顶会Robotics: Science and Systems 2024年杰出论文奖入围（共三篇）。该会议于2024 年7 月15 日至19 日在荷兰代尔夫特理工大学举办，获得此项荣誉的论文比例不到投稿总数的1%。 为应对人形机器人控制的挑战，陈建宇助理教授团队提出去噪世界模型学习（DWL）技术，优化机器人在复杂地形中的能力。DWL已在小星（XBot-S）及小星max（XBot-L）上验证，全球首次实现端到端RL和零样本仿真到现实转换，使机器人在包括雪地倾斜面、楼梯等地形上稳定行走，抵抗外部干扰。
