GaitSpan 是一个开创性的框架，旨在扩展预训练的基础行走策略，使其能够实现更快的运动。该框架将行走视为一种基础技能，提供了平衡、支撑、身体协调和接触过渡的可重用运动结构。其扩展包括三个方面：
-
节奏生成：通过多个内部时钟调节冻结的行走策略，学习命令条件下的标准动作组合。
-
步幅塑造：利用基于物理的目标，鼓励适合更高指令速度的动态运动模式，该目标受到弹簧加载倒立摆动态的启发。
-
残余适应：捕捉节奏生成或步幅塑造无法涵盖的运动细节。
GaitSpan 首次提供了一个单一的命令条件类人政策，涵盖行走、慢跑和奔跑等运动状态，适应连续的速度范围，能够在不同形态间迁移，并且在未见过的模拟到模拟及现实世界地形上实现 zero-shot 部署。与使用多专家训练或模仿人类的基线相比，GaitSpan 学习速度更快，步态表现更强。
博主点评： GaitSpan 的设计理念突破了传统的运动学习方式，通过将行走作为基础技能，极大地增强了类人机器人在多种环境下的适应能力。其创新的节奏生成和步幅塑造方法，为未来的类人运动研究提供了新的方向和可能性。