当地时间 11 月 4 日，苹果研究团队在预印本平台 arXiv 提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统 HALO。研究团队将该系统部署在宇树科技的 G1 人形机器人上进行验证，让机器人将在仿真环境中学到的动作，带到陌生的现实房间中执行。
研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。
项目页面展示了机器人听从指令推箱子、跟随人、坐上椅子，以及侧身穿过半开的门、俯身或爬行穿过桌底等动作。这些任务需要机器人理解周围环境，并根据空间条件调整身体姿态。
据论文披露，研究团队在 6 个未预先扫描或建图的真实环境中开展 360 次单项任务测试，平均成功率为 91%。另在一个真实环境中，对 3 种组合任务分别开展 10 次测试，平均成功率为 70%。其中，“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为 50%。（澎湃）
研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。
项目页面展示了机器人听从指令推箱子、跟随人、坐上椅子，以及侧身穿过半开的门、俯身或爬行穿过桌底等动作。这些任务需要机器人理解周围环境，并根据空间条件调整身体姿态。
据论文披露，研究团队在 6 个未预先扫描或建图的真实环境中开展 360 次单项任务测试，平均成功率为 91%。另在一个真实环境中，对 3 种组合任务分别开展 10 次测试，平均成功率为 70%。其中，“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为 50%。（澎湃）
