北京
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近日，全球顶尖的具身智能与机器人学习领域旗舰会议CoRL（Conference on Robot Learning）正式公布论文收录结果，飞捷科思团队基于世界模型研发的“飞臂侠机器人”（SwingBot）被大会成功收录。该研究首次在高自由度人形机器人硬件上，实现了连续全身臂行运动。机器人依靠腕部被动挂钩，完成“释放‑摆荡‑捕获”完整循环，双手交替在架空横杆上行进，单次实机成功率92.86%为人形机器人开辟地面受阻场景下全新空中移动能力。
飞臂侠机器人自主习得摆动双腿实现更大范围的移动
“臂行”对于通用人形机器人而言是一项极具挑战的任务：机器人需要掌握长时序的“释放‑摆荡‑捕获”完整动作链条，精准协调全身运动动量，完成双手交替的接触切换。过往的“纯强化学习”路线容易出现探索效率低下等问题，难以自主摸索出整套完整运动；与此同时，以往的机器人本体缺少直接测量杆件相对位移、挂钩接触状态的传感器，由此造成的关键物理信息缺失使得落地难度进一步增加。
飞捷科思团队研发的飞臂侠机器人创新融合残差关键帧引导与世界模型预测两大核心技术，针对性破解上述两大难题，成功将连续全身臂行能力部署到真实高自由度人形机器人硬件之上。研发团队借鉴灵长类猿猴臂行运动机理，提取释放、下摆、前向摆荡、抬手、捕获的稀疏仿生关键姿态作为训练先验，通过仿生残差关键帧引导，高效攻克长时序动作探索难题；采用基于递归状态空间的RSSM世界模型，利用仿真环境中可获取的特权状态完成训练，强化机器人本体感知能力。
作为机器人学与机器学习交叉领域的顶级学术会议之一，CoRL的组织者包括来自加州大学伯克利分校、谷歌、微软、卡内基梅隆大学、麻省理工学院及深度思维等知名院校和企业的研究者和从业者，论文的评审标准非常严格，采用双盲评审机制来确保评选过程的公平性和学术性。论文需经过多轮评审，每篇论文均经过至少三位评审专家的独立评审，以及高级领域主席（Senior Area Chairs）的综合评审，并由程序主席（Program Chairs）进行最终审核。因此，CoRL收录的成果往往代表着该领域的最高学术水平与未来发展方向。本次飞捷科思团队研发的飞臂侠机器人被CoRL2026收录，既对研究团队的长久探索进行高度认可，也对该项研究成果在机器人学习领域的应用前景给予了充分肯定。
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