人形機器人要在各類複雜崎嶇地形實現靈活敏捷的移動,既需要大範圍環境感知能力,也得精準掌握局部地形幾何結構。
受人類走路時會針對性注視腳下關鍵地形區域這一行為啟發,日前,來自新加坡國立大學MarmotLab實驗室、浙江大學交叉力學中心、華南理工大學的一組華人科研團隊提出TAGA框架,這是一套面向注意力機制人形機器人控制、具備地形感知能力的主動視線學習框架。
該框架融合視覺、本體感知與運動指令資訊,引導模型預判環境特徵,主動聚焦高度地形圖中的關鍵區域,篩選高價值有效資訊供給下游網路運算。
在機載算力資源受限的前提下,這套機制可自適應提升觀測資訊的有效密度,使人形機器人能夠在更大範圍地形中完成精細化感知行走。