苹果披露机器人自主系统 HALO 单项任务成功率达 91%

据 Woofun AI 消息，苹果研究团队于当地时间 11 月 4 日在预印本平台 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。研究团队公开了涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排及仿真运行等环节的代码。数据显示，团队在 6 个未预先扫描的真实环境中进行了 360 次单项任务测试，平均成功率为 91%。

在另一个真实环境中，针对 3 种组合任务各开展 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"组合成功率为 50%。训练过程使用 250 张 GPU 合成数据耗时约 48 小时，动作生成器基于 64 张 进行模仿学习，动作跟踪器经强化学习等步骤训练使用 4 张 H100。团队指出，当前系统主要依赖视觉感知，缺乏直接接触感知能力，物体被遮挡时表现会下降，触觉感知是后续改进方向。