# Система для гуманоидного робота успешно выполнила 7 задач в 85,7% случаев

> Исследователи описали систему, которая оценивает последовательности команд для робота до их выполнения. При незнакомом расположении предметов доля успешных попыток снизилась до 65,7%.

Oossa · 2026-11-04 · https://oossa.com/ru/humanoid-robot-system-scores-85-7-on-seven-real-robot-tasks

Исследователи представили систему action-conditioned latent foresight, которая позволяет гуманоидному роботу оценивать предложенные последовательности движений и команд для рук до их выполнения. Система прогнозирует, поможет ли последовательность приблизиться к цели, после чего робот выполняет часть последовательности с наивысшей оценкой и планирует дальнейшие действия по новому наблюдению.

В испытаниях исследователей система успешно справилась с 85,7% из семи задач на реальном роботе в стандартных условиях — против 70,0% у GR00T N1.7. При незнакомых конфигурациях предметов доля успеха снизилась до 65,7%, тогда как у GR00T N1.7 она составила 48,6%.

## Факты

- В статье сообщается, что средняя доля успешных попыток в десяти задачах из симуляционного теста SIMPLE составила 89,7% против 82,0% у DiT4DiT.
- Статья была отправлена на arXiv 3 ноября 2026 года.

## Почему это важно

Для исследователей, оценивающих, как гуманоидные роботы справляются с задачами, результаты показывают, что предварительная оценка последовательностей команд может помочь. Однако более низкий показатель при незнакомом расположении предметов говорит о том, что результат по-прежнему зависит от их конфигурации.

## Источники и ссылки

1. [Coordinating Humanoid Loco-Manipulation through Action-Conditioned Latent Foresight](https://arxiv.org/abs/2611.04839) – arXiv cs.RO, 2026-11-04

Обновлено: 2026-11-04