1米3宇树G1完美上篮！港科大解锁全球首个真实篮球机器人Demo（

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1米3的机器人小土豆，三步上篮也可以如此丝滑。

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别误会，这台宇树G1暂时还不准备参加NBA选秀，但它刚解锁的 “现实世界打篮球” 技能，离上“村BA”首发应该不远了。

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据悉，这是全球首个能在真实场景中完成篮球动作的机器人demo，来自香港科技大学的研究团队。

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虽然团队还没公开完整的技术细节，但结合他们此前让机器人“打篮球”的工作，这次很可能是在之前研究的基础上，进一步改良而来接下来，让我们一窥究竟SkillMimic-v2首先是被收录于SIGGRAPH 2025。

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的SkillMimic-V2: Learning Robust and Generalizable Interaction Skills from Sparse and Noisy Demonstrations

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。

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SkillMimic-V2旨在解决交互演示强化学习（RLID）中演示轨迹稀疏、含噪且覆盖不足的难题其通过引入拼接轨迹图（STG）与状态转移场（STF）、自适应轨迹采样（ATS）等技术，成功地在低质量数据条件下，训练出了兼具鲁棒恢复能力与技能迁移能力的复杂交互策略 。

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当前，通过动作捕捉等方式收集的数据往往存在以下缺陷：稀疏性 (Sparse)：演示数据仅覆盖了有限的技能变体，缺乏技能之间的过渡轨迹不连贯性 (Disconnected)：不同的技能片段是独立的，缺乏自然的连接。

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噪声 (Noisy)：数据中包含物理上不可行的状态或误差（例如手与物体的穿模、接触位置偏差），这在精细操作任务中会导致严重的训练失败这些有缺陷的数据无法捕捉到技能变体和转换的完整频谱不过，相比直接去收集更好的数据，研究认为尽管演示数据是稀疏和嘈杂的，但存在。

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无限的物理可行轨迹