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WholeBodyVLA——全身行走-操作控制的统一潜在VLA：基于从无标注视频中学习行走/操作的LAM，和专门面向loco–mani的RL策略LMO，让智元灵犀X2稳定搬箱子
《WholeBodyVLA：面向人形机器人的行走-操作统一框架》摘要 本文提出WholeBodyVLA框架，解决人形机器人行走-操作任务中的关键挑战。通过统一潜在学习（unified latent learning）方法，分别训练行走和操作的潜在动作模型（LAM），从人类视频中获取先验知识，并联合监督视觉语言动作（VLA）模型。针对底层控制问题，设计了面向行走-操作的强化学习策略（LMO），采用离散指令接口替代传统速度跟踪，通过两阶段训练提升运动精度和稳定性。实验表明，该框架能实现大空间环境中的端到端行走-
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