地瓜机器人首发WM-LOCO方案：预测世界模型首次驱动人形行走
导读 盖世具身智能获悉近日，地瓜机器人宣布推出WM-LOCO方案，首次将预测世界模型引入人形机器人复杂地形行走，与PPO策略实现端到端联合训练。
盖世具身智能获悉近日，地瓜机器人宣布推出WM-LOCO方案，首次将预测世界模型引入人形机器人复杂地形行走，与PPO策略实现端到端联合训练。
该方案不依赖落脚点标注、教师蒸馏或多模块串行流程，从视觉输入到关节控制指令，训练过程一步到位。这意味着在仿真中训练好的策略可以直接部署到实体机器人上，无需二次调整。为了建立对“未来”的理解，WM-LOCO同时接收机器人机载深度视觉与本体感知信息，并通过循环式世界模型，在隐空间中持续学习机器人、动作与环境之间的动态关系。目前，该方案已在旭日S600计算平台上完成了公开真机展示。