# ResGAC ने Unitree G1 ह्यूमनॉइड की ट्रैकिंग सुधारी

> नए ResGAC कंट्रोलर ने पोज़ के अंतर घटाए और खड़े ह्यूमनॉइड पर पेग-इन-होल कामयाबी 50% से बढ़ाकर 90% की।

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/hi/resgac-improves-end-effector-tracking-on-unitree-g1-humanoid

Joohwan Seo के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने ResGAC पेश किया है, जो ह्यूमनॉइड रोबोट के पूरे शरीर को नियंत्रित करता है। यह ज्यामितीय एडमिटेंस कंट्रोल को अवशिष्ट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग परत के साथ जोड़ता है, ताकि मॉडल में शामिल न की गई गतिशीलता की भरपाई हो सके। असली Unitree G1 पर किए गए परीक्षण में, पहले के SONIC बेसलाइन की तुलना में ResGAC ने स्थान और घूर्णन संबंधी त्रुटियां घटाईं। खड़े रहकर किए गए पेग-इन-होल परीक्षण में इसकी कामयाबी दर 90% रही, जबकि SONIC की 50% थी।

## तथ्य

- शोधपत्र 2026-10-08 को प्रकाशित हुआ
- खड़े रहकर पेग-इन-होल परीक्षण में ResGAC की कामयाबी दर 90% और SONIC की 50% रही

## यह क्यों मायने रखता है

अधिक सटीक ट्रैकिंग से ह्यूमनॉइड रोबोट चलते समय भी बारीक काम कर सकते हैं, जिससे विनिर्माण और सेवा क्षेत्रों में उनके इस्तेमाल की संभावनाएं बढ़ती हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Precise SE(3) End-Effector Tracking in Whole-Body Humanoid Control](https://arxiv.org/abs/2610.09479) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

अंतिम अपडेट: 2026-10-08