style="margin-left:120px">3.1.3

跨本体泛化验证（Unitree

style="margin-left:120px">3.2.1

style="margin-left:120px">3.2.2

style="margin-left:120px">3.2.3

style="margin-left:120px">3.3.1

style="margin-left:120px">3.3.2

style="margin-left:120px">3.3.3

方法论边界与未来方向

style="margin-left:120px">3.4.1

style="margin-left:120px">3.4.2

style="margin-left:120px">3.4.3

style="margin-left:40px">代码实现部分

style="margin-left:80px">脚本1：SMPL到机器人运动重定向与物理可行性过滤

style="margin-left:80px">脚本2：Sim-to-Real部署实时控制框架（Unitree

G1）

style="margin-left:80px">脚本3：跨本体迁移与关节映射学习

style="margin-left:80px">脚本4：域随机化训练与Sim-to-Real验证

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3.1

人形机器人平台实验（Boston

Atlas）

人形机器人平台的实验验证是检验运动模仿学习算法实用性的关键环节。

Boston

Dynamics

Atlas作为当前最先进的液压驱动人形机器人之一，具备28个自由度的高机动性平台，为验证复杂动态技能的迁移提供了理想测试床。

本节详述从运动捕捉到直接视频迁移的完整实验流程，以及接触密集型交互技能的实现方法。