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人形机器人移动操作新范式：Psi-0项目技术解析

理柴德波浪技术·2026-09-05·阅读 83 GEO检测（免费）
人形机器人移动操作Psi-0
|难度：普通|阅读约 10 分钟

1. Psi-0项目概述：人形机器人移动操作的新范式

人形机器人的移动操作（loco-manipulation）是当前机器人领域最具挑战性的前沿方向之一。想象一下，让一个双足机器人在行走的同时完成开门、搬运物品甚至冲泡咖啡这样的复杂任务——这需要机器人同时协调数十个关节的自由度，处理移动与操作之间的动态耦合关系。传统方法往往将移动和操作分开处理，导致动作僵硬、效率低下且容易失败。

Psi-0项目的突破性在于提出了一种全新的训练范式和技术架构，成功实现了人形机器人的全身协调控制。这个开源基础模型的核心创新可以概括为三点：

  1. 解耦的三阶段训练策略：将传统的端到端训练拆分为视觉理解、动作学习和任务适配三个阶段，大幅提升了知识迁移效率
  2. 分层控制系统设计：模仿人类神经系统的分层结构，将高级决策、精细控制和基础反射分离处理
  3. 实时动作分块机制：独创的RTC技术解决了大模型推理延迟与实时控制需求之间的矛盾

在实际测试中，Psi-0仅用800小时人类视频和30小时机器人数据，就在复杂任务上超越了使用10倍数据量的基线模型40个百分点的成功率。这种"少数据、高性能"的特点使其特别适合实际机器人应用场景。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 核心技术解析：分阶段训练范式

2.1 视觉语言模型预训练阶段

第一阶段使用829小时的EgoDex人类第一视角视频数据集，训练一个20亿参数的视觉语言模型（VLM）。这个阶段的关键在于：

  • 任务空间表示法：采用48自由度的统一表示（手腕9DOF+指尖15DOF），而非直接学习关节角度
  • 语义理解优先：模型学习的是"抓取"、"放置"等高级概念，而非具体控制信号
  • 跨平台兼容性：这种抽象表示使得人类知识能迁移到不同构型的机器人

技术细节：模型输入为640x480的RGB图像，通过ViT-L/14架构提取视觉特征，与语言指令嵌入拼接后预测下一步动作。损失函数采用交叉熵，优化器使用AdamW（lr=3e-5，β1=0.9，β2=0.98）

2.2 动作专家后训练阶段

第二阶段冻结VLM参数，引入全新的5亿参数MM-DiT网络，专门学习从语义空间到36维关节空间的映射：

  • 数据特异性：使用31小时Humanoid Everyday机器人数据集
  • **控制
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