标题：让宇树机器狗在北大未名湖畔捡垃圾，银河通用干的

正文：
机器狗不语，只是一味地在北大未名湖畔捡垃圾。垃圾是摆拍的道具，但这长脖子的狗子，真的有两把刷子！

背后算法QuadWBG搭载了运动、感知、操作和规划四个模块，首次引入“通用定向可达性映射”（GROM），提升六自由度基座下的全身操作能力。结合强化学习与运动规划，抓取成功率从30%提升至89%。项目团队来自北大、银河通用、多伦多大学和智源研究院，论文已被ICLR 2025接收。

一作Jilong Wang表示，操作能力可从狗子泛化到人形机器人。团队希望通过模型操作能力赋能更多机器人本体，无论是人形还是其他形态。

该工作聚焦“运动-操作一体化”任务，机器人本体由四足机器狗、6自由度机械臂和平行抓夹组成，机械臂末端安装RGBD摄像头用于场景感知。

QuadWBG的两大核心创新包括模块化结构和GROM。模块化结构确保了精确的全身数据，再结合端到端训练，减少仿真与现实环境的差距。GROM支持六自由度基座放置，大幅提升操作泛化能力。

尽管如此，目前机器狗每次抓取需重新识别与移动，效率仍有提升空间。团队正努力优化，希望狗子能一次性完成连续抓取。

参考链接：
[1] https://quadwbg.github.io/
[2] https://arxiv.org/abs/2411.06782