本体无关

Embodiment-agnostic进阶

方法或表示不绑定某一款机器人的结构，可以用到不同机器人上。

本体无关用来形容一种模型、表示或数据格式不绑定特定的机器人本体（关节数、夹爪类型、相机位置、控制频率各不相同）。机器人学习中，每种机器人的动作空间都不一样，直接混在一起训练很难，所以研究者常用与本体无关的形式描述「要做什么」，比如物体该怎么移动（物体轨迹或场景流）、手或末端的轨迹、潜在动作，再为具体机器人换算出关节指令。Tang 等人 2024 年的工作先生成物体部件的 3D 场景流，再解出不同机器人的动作轨迹，还能从人类视频中学习。另一条路是让同一个网络直接消化各种本体的数据，如 CrossFormer 用同一套权重控制单臂、双臂、轮式车、四旋翼和四足。它与跨本体、统一动作空间、本体专属头等概念相关，目标都是让数据和模型在不同机器人之间复用。