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UMI on Legs: Making Manipulation Policies Mobile with Manipulation-Centric Whole-body Controllers

UMI on Legs 是一个由斯坦福大学、哥伦比亚大学和Google DeepMind联合开发的开源框架，旨在将人类示教数据与仿真训练的全身体控制器相结合，让原本固定或移动受限的机械臂操作策略能够灵活部署在四足机器人（机器狗）上。该项目的核心创新在于提出了一种“以操作为中心”的全身体控制器（Manipulation-Centric Whole-Body Controller），使得搭载机械臂的四足机器人能够在行走、小跑甚至在不平地形上移动时，依然稳定地执行抓取、放置、抛掷等精细操作任务。