Being-H0.5：卢宗青团队研发的跨形态硬件适配通用机器人模型

Being-H0.5是卢宗青团队研发的通用机器人模型，依托人类先验知识与统一动作对齐技术，核心解决不同形态硬件间的策略迁移难题。该模型构建大规模跨形态操控数据集UniHand-2.0，设计统一动作空间，让模型习得通用操控语义，实现多类机器人的策略共享。其融合MoT与MoF混合架构，具备强大的语义理解与动作生成能力，搭配MPG、UAC等部署机制保障真实环境运行稳定性。实验验证，Being-H0.5在长程任务与双臂协同任务中表现优异，为通用机器人模型的产业化落地提供关键技术支撑。

Being-H0.5核心功能：

1、跨形态策略迁移：

支持机械臂、灵巧手、人形机器人等不同形态硬件共享操控策略，打破硬件专属模型的局限性。

2、长程任务稳定执行：

在多步骤连续任务中精准控制动作，有效规避误差累积，保障任务全流程的稳定性与准确性。

3、双臂协同精准操控：

实现双臂动作的实时时序与空间耦合，满足精密装配、协同搬运等复杂场景的操作需求。

4、强环境任务泛化能力：

可适配不同应用环境、任务类型及硬件平台，在非预设场景下保持稳定可靠的性能表现。

5、真实场景部署稳定：

通过MPG、UAC等专属机制，解决感知与控制不同步问题，确保模型在真实机器人上的落地可行性。

Being-H0.5技术原理：

1、统一状态-动作空间：

将不同形态机器人的状态与动作映射至统一向量空间，让模型学习硬件无关的通用操控语义，摆脱特定硬件参数的限制。

2、UniHand-2.0大规模预训练数据集：

融合人类手部操作数据、机器人操控数据与视觉语言理解数据，为模型提供丰富的动作先验知识与语义对齐基础。

3、MoT+MoF混合架构：

采用混合变换器（Mixture-of-Transformers）架构，整合MoT理解模块与MoF动作生成模块，同步提升模型的语义理解能力与动作生成精度。

4、动作生成机制（Mixture of Flow）：

基于共享层与路由专家机制，同时处理低自由度与高自由度动作生成任务，有效避免模型训练中的负迁移问题。

5、部署稳定性双保障机制：

– MPG（流形保持门控）：

抑制不合理动作输出，维持动作流形的稳定性，降低机器人执行风险。

– UAC（通用异步分块）：

解决感知帧率与控制频率不同步的技术痛点，保障动作执行的连贯性与流畅性。

6、跨形态动作对齐：

以人类动作数据作为监督信号，将人类交互模式直接迁移至机器人控制逻辑，大幅增强模型的跨硬件泛化能力。

Being-H0.5应用场景：

1、工业自动化：

操控不同类型机械臂完成精密装配、物料搬运等任务，提升产线的柔性生产能力与运行效率。

2、家庭服务：

赋能家庭服务机器人，实现清洁、整理、烹饪等多步骤家务任务，适配多样化的家庭环境与物品形态。

3、医疗辅助：

协助医生完成手术器械递送、患者康复训练等操作，凭借精准动作控制保障医疗场景的安全性与可靠性。

4、物流仓储：

驱动机器人完成货物分拣、搬运、码放等流程，适应不同形状、重量的货物类型，提升仓储物流的自动化水平。

5、教育科研：

作为机器人操控技术的教学与实验平台，帮助学生与研究人员开展跨形态硬件的策略迁移研究，加速技术创新。

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标签： GitHub仓库, 卢宗青团队, 机器人模型

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