Un equipo de investigadores liderado por Joohwan Seo presentó ResGAC, un controlador de cuerpo completo para robots humanoides. Combina el control de admitancia geométrica con una capa residual de aprendizaje por refuerzo para compensar dinámicas no modeladas. En pruebas con un Unitree G1 real, ResGAC redujo los errores de traslación y rotación frente al sistema de referencia anterior, SONIC. En una prueba de inserción de una clavija en un orificio con el robot de pie, tuvo éxito el 90% de las veces, frente al 50% de SONIC.
Por qué importa
Un seguimiento más preciso permite que los robots humanoides realicen tareas delicadas mientras caminan, lo que amplía sus posibles usos en la fabricación y los servicios.
