让机器人拥有人一样「潜意识」，英伟达1.5M小模型就能实现通用控制了

主要观点总结

本文介绍了最新研究成果：一个名为HOVER的神经网络控制器，它能够控制人形机器人执行多种机体运动。HOVER具有通用性、原子性等特点，通过一个统一的命令空间控制机器人的全身运动。研究团队使用强化学习、运动重定向等技术训练模型，并在模拟环境和真实机器人上进行了广泛实验。实验结果显示，HOVER在多种模式下表现优异，能够成功跟踪机器人的运动，并具有在真实世界场景中的鲁棒性。

关键观点总结

关键观点1: 研究成果概述

最新研究成果HOVER是一个神经网络控制器，具有通用性和原子性特点，能够控制人形机器人执行多种机体运动。

关键观点2: 技术原理

HOVER通过一个统一的命令空间控制机器人的全身运动，结合了强化学习、运动重定向等技术来训练模型。

关键观点3: 实验评估

研究团队在模拟环境和真实机器人上进行了广泛实验，包括与专家策略的对比、通用训练方法的对比以及在真实世界中的测评等。实验结果显示，HOVER在多种模式下表现优异。

关键观点4: 实际应用

HOVER能够成功跟踪机器人的运动，并具有在真实世界场景中的鲁棒性，如多模态控制实验中的表现。