銀河通用發表 PASSAGE：讓人形機器人跨過、鑽過、側身擠過障礙物

事件摘要

銀河通用（Galbot）發表研究框架 PASSAGE，延續其 9 月發表的研究論文，目標是讓人形機器人在雜亂環境中自行選擇移動方式：跨過低矮障礙、蹲低鑽過上方橫桿，或側身擠過狹窄縫隙，而不需要為每種障礙各訓練一套策略。系統由規劃器產生短的動作序列，再由控制器依周遭幾何執行，結合了感知、運動規劃與全身控制。

訓練資料來自 1,500 個虛擬場景中、共 100 小時的人類示範動作，以 VR 與慣性動作捕捉收集。在模擬中，模型於 150 個未見過的場景、750 次測試裡有 98.67% 抵達目的地；若要求全程不碰到障礙物，成功率降為 70.3%。實機方面，研究團隊在 Unitree G1 上測試 50 種未見過的配置，全部完成且沒有跌倒或需要人員介入，其中 45 次完全沒有碰到障礙物。系統以 LiDAR 感知環境，在 Jetson AGX Orin 上執行，不需要預先建圖或外部運算。程式碼標示為「即將公開」。

技術意義解讀

人形機器人走在平地上已經不難，難的是真實環境中的雜物、桌子、門框：輪式機器人繞不過去的地方，正是人形機器人存在的理由。PASSAGE 的重點是用人類示範教機器人「選擇動作模式」，再交給全身控制執行，詳見本站的全身控制 vs 逆運動學。不過報導也提醒，這是研究團隊在有限場景的結果，並非部署可靠度的證明，也尚未在銀河通用自家的 ET1 機器人上驗證。

原文報導

• Galbot's PASSAGE Helps Humanoids Step Over, Duck Under and Squeeze Past Obstacles（Humanoids Daily）