# Un robot aprende tareas de cuerpo completo con demostraciones humanas

> Investigadores entrenaron a un Unitree G1 para ordenar cajas y recuperarse de empujones a partir de movimientos grabados por personas.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/es/workhorse-robot-learns-whole-body-tasks-from-human-demos

El equipo detrás de Workhorse enseñó a un humanoide Unitree G1 a planificar y ejecutar tareas de manipulación con todo el cuerpo observando videos en primera persona de personas. Un planificador visual predice las posiciones del torso, las muñecas y los pies, mientras que un sistema de seguimiento basado en aprendizaje por refuerzo sigue esos objetivos. En un robot real, el sistema ordena cajas, atrapa una caja lanzada e incluso trepa a una maleta; también puede recuperarse cuando alguien lo empuja. En simulaciones, completó la tarea de ordenar cajas en el 77% de los intentos y en el 64% de los casos en que recibió empujones de hasta 40 N·s.

## Los hechos

- Tasa de éxito del 77% en simulaciones de ordenamiento de cajas
- Éxito del 64% ante empujones de hasta 40 N·s

## Por qué importa

Si el método puede ampliarse, los robots de servicio cotidianos podrían realizar tareas impredecibles que implican contacto sin necesidad de programarlas específicamente.

## Fuentes y referencias

1. [Workhorse: Learning Robust Whole-Body Humanoid Loco-Manipulation from Human Data](https://arxiv.org/abs/2610.09117) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

Última actualización: 2026-10-08