地平线开源 HoloMotion-1 4 亿参数机器人小脑大模型,可实现舞蹈、健身、搬箱子等动作

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5 月 19 日消息,地平线 HorizonRobotics 昨日正式发布并开源 HoloMotion-1,这是地平线机器人实验室面向人形机器人全身控制打造的 4 亿参数级机器人小脑大模型。

官方表示,相比以往常见的百万级、千万级机器人控制模型,HoloMotion-1 将机器人“小脑”的模型规模提升到新的量级,并在端侧实现约 300FPS 实时推理。

HoloMotion-1 结合 MoE 稀疏激活与 KV-cache 推理机制,在保持 4 亿参数级模型容量的同时降低单步推理开销,实现端侧约 300FPS 的实时运行能力,显著高于常见 50Hz 控制频率要求。

据介绍,HoloMotion-1 使用多来源动作数据进行训练,包括互联网视频恢复动作、光学动捕数据、 VR 遥操作数据和惯性动捕遥操作数据。通过统一的数据处理和动作重定向流程,系统将人类动作转化为适合机器人学习和控制的训练数据。

在真实机器人实验中,HoloMotion-1 展示了多类复杂动作的零样本迁移能力:

  • 高动态舞蹈动作,来自互联网视频数据

  • 爬行、坐下、高踢腿等接触丰富动作,来自高精度光学动捕数据

  • 健身等动作,来自低成本 VR 遥设备

  • 搬箱子等人机交互任务,来自惯性动捕设备

这些动作覆盖了人形机器人全身控制中的多个关键难点,包括大幅度肢体运动、低姿态动作、接触丰富动作、动态平衡动作以及实时遥操作跟踪。

附相关链接如下:

  • 开源模型代码库:https://github.com/HorizonRobotics/HoloMotion

  • 项目主页:https://horizonrobotics.github.io/robot_lab/holomotion

  • 技术报告:https://arxiv.org/abs/2605.15336

  • 开源模型:https://huggingface.co/HorizonRobotics/HoloMotion_models

  • Docker 环境:https://hub.docker.com/r/horizonrobotics/holomotion