Zhaohui Yang, Quanbao Lin, Chengqi Shi, Zhenglang Weng, Jicheng Lin, Boyu Chen, Tengjie Zhu, Guanzhu Ren · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30044 · open-access PDF
인간적인 로코 조작은 높은 수준의 작업 정책과 전체 신체 제어 사이의 효과적인 인터페이스를 필요로합니다. 기존 인터페이스는 일반적으로 작업 의도와 전체 신체 조정 모두에 대한 단일 액션 표현에 의존합니다. 이것은 높은 수준의 정책을 부담하거나 하나의 측면을 미정으로 남길 수 있습니다. 우리는 SP-HLM을 제시합니다.이 인터페이스는 다섯 가지 작업 중요 신체 포즈와 배운 미묘한 움직임을 결합하여 공간 의도와 전체 신체 조정을 보완 형태로 나타냅니다. SP-VLA는 비전 언어-행동 모델이며, 첫째는
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Humanoid loco-manipulation requires an effective interface between high-level task policies and whole-body control. Existing interfaces typically rely on a single action representation for both task intent and whole-body coordination. This may burden the high-level policy or leave one aspect underspecified. We present SP-HLM, a framework built on a sparse-pose-driven interface. The interface combines five task-critical body poses with a learned latent motion prior to represent spatial intent and whole-body coordination in complementary forms. SP-VLA, a vision-language-action model, first predi
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