OpenHLM：全身人形移动操作的实证路线与开源方案

OpenHLM 是一项面向全身人形移动操作的实证研究，目标是构建将语言和像素直接映射到人形机器人全部自由度的全身原生 VLA 模型，而非将上下半身解耦为独立控制器。作者按三阶段路线做单变量实验：全身遥操作、VLA 模型设计、异构协同训练。研究发现，基于关节的全身遥操作接口优于只部分暴露自由度的方案；在静态和轮式双臂平台上预训练的 VLA 能较好迁移到人形机器人完整动作空间；与 HuMI（UMI 的人形对应版本）协同训练，可在不额外采集目标全身遥操作数据的情况下把策略扩展到新物体和指令。