跨形态迁移成功率高
通过姿态与运动协同，让人形机器人在手臂和工具形状变化时仍能可靠完成操作任务。
Xu, Shi · Zihang, Geng · Guo, Weichao · Xu, Wei · Zhiyuan, Yang · 盛鑫军
IEEE Robotics and Automation Letters 2025
通过姿态协同的主成分降维和特征空间优化，在新运动链形状下获得任务起止位置，相比工具中心、运动重定向和笛卡尔空间优化等方法显著降低关键点误差。
通过带耦合项的动力学系统生成适应新运动链的关键点轨迹，使新形态下的运动与演示动态相似，保持任务执行的自然性。
在真实机器人上的泛化结果表明，该方法在模仿人类动作的同时，显著提高了任务成功率，验证了算法的实用性。