技术突破与核心架构 - 北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统通过创新的"分治-精炼-融合"三级架构，首次实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制 [2][3] - 该系统旨在解决传统人形机器人控制面临的两大核心挑战：单一任务优化导致的"专家困境"和仿真到现实转换中的"现实鸿沟" [3][6] - 系统通过多专家策略融合的通用策略实现跨动作类型的无缝切换，在MuJoCo仿真环境中任务成功率达66.84%，显著优于其他基线方法（最高仅50.19%）[7][8][11] 技术实现细节 - 采用运动-语义联合驱动的动作分类方法，通过多模态特征构建与联合隐空间对齐，实现动作在运动学与语义层面的双重表征 [5][10] - 运动学特征基于SMPL格式的人类运动序列，通过前向运动学转换为3D关节坐标并补充动态物理量，最后通过Transformer编码 [5] - 语义特征利用BERT模型对动作文本描述进行编码，并通过对比学习将运动与语义特征在同一隐空间对齐，提升聚类结果在运动学与语义上的一致性 [10] 性能验证结果 - 在IsaacGym仿真环境中，BumbleBee的任务成功率为89.58%，关节角误差（MPJPE）为0.1907，关键点误差（MPKPE）为83.30，全面优于基线方法 [8] - 在更接近真实的MuJoCo环境中，BumbleBee的成功率达到66.84%，显著优于其他基线（OmniH2O为15.64%，Exbody2为50.19%）[7][8] - 在Unitree G1真实机器人平台上，系统表现出高稳定性，可完成长程舞蹈任务及托马斯回旋、侧手翻等高难度动作，几分钟连续舞蹈动作成功率100% [9][11] 未来发展方向 - 研究团队计划在多模态感知融合方向进行突破，整合视觉-惯性里程计与触觉反馈以提升动态环境适应性 [14] - 计划实现自然语言指令驱动，通过自然语言指令（如"跳一段欢快的舞蹈"）直接生成动作序列 [14]