LATENT：用不完美人类数据训练人形机器人打网球
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LATENT：用不完美人类数据训练人形机器人打网球
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AI 综述
2026年10月，雷峰网报道，银河通用 GaLbot 团队与清华大学、北京大学、上海启智研究院和上海人工智能实验室在 IROS 2026 提出 LATENT 方法，尝试用不完美的人类动作数据训练人形机器人掌握网球技能。报道称，研究团队招募了 5 名业余网球选手，在约 3 米×5 米的动作采集区域内记录了大约 5 小时的人体运动数据。真机验证方面，报道指出当前仍依赖动作捕捉系统，实验使用了 50 多台动作捕捉相机，动作捕捉区域达到 19 米×15 米。论文也明确把对动作捕捉系统的依赖视为当前工作的限制，并将未来进一步使用主动视觉列为下一步方向。截至该报道，事件进展为方法在 IROS 2026 上提出并完成上述条件下的真机验证。
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最新进展10月8日 10:40
银河通用与清华等提出 LATENT：用不完美人类动作数据训练人形机器人打网球报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- 雷峰网银河通用与清华等提出 LATENT：用不完美人类动作数据训练人形机器人打网球
银河通用 GaLbot 团队与清华大学、北京大学、上海启智研究院和上海人工智能实验室在 IROS 2026 提出 LATENT，用 5 名业余球员约 5 小时的不完美人体动作数据训练人形机器人网球技能。
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- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 910月8日 13:00
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