GMT

GMT: General Motion Tracking for Humanoid Whole-Body Control进阶

用一个统一策略让人形机器人跟踪各种人类动作的全身控制方法

加州大学圣地亚哥分校（王小龙组）与西蒙弗雷泽大学（Xue Bin Peng）2025 年 6 月提出。动作跟踪指让机器人实时模仿一段参考动作，如人体动捕数据。以往方法常是一类动作一个策略或需逐类微调，GMT 用一个策略覆盖走、踢腿、踢球、跳舞等。关键有两点：自适应采样，训练时自动多练难的片段；动作混合专家（MoE），让网络不同部分专精不同类型的动作。训练先用 PPO 训出带特权信息的教师策略，再用 DAgger 蒸馏成只看本体感知的学生策略。数据取自 AMASS 与 LAFAN1 约 33 小时动作，在 23 自由度的宇树 G1 上实机部署。