# Workhorse机器人从人体演示中学会全身操作任务

> 研究人员用人类录制的动作训练Unitree G1，使其学会整理箱子并在受到推搡后恢复平衡。

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

Workhorse团队通过观看以第一人称视角拍摄的人类视频，教会Unitree G1人形机器人规划并执行全身操作任务。视觉规划器会预测躯干、手腕和脚部的姿态，强化学习跟踪器则负责跟随这些目标。在真实机器人上，该系统能整理箱子、接住抛来的箱子，甚至爬上行李箱；即使有人推搡，也能恢复平衡。在模拟环境中，它完成箱子整理任务的成功率为77%；受到最高40 N·s的推力冲击时，成功率为64%。

## 事实

- 模拟环境中箱子整理任务的成功率为77%
- 受到最高40 N·s的推力冲击时，成功率为64%

## 为什么重要

如果这种方法能够扩展应用，日常服务机器人就有望应对接触频繁、情况复杂的任务，而不必依赖人工编写的专用程序。

## 来源与参考

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

最后更新: 2026-10-08