LATENT 用不完美人类动作数据教会人形机器人打网球对拉

Galbot 团队的 LATENT 系统让人形机器人实现人类水平的网球对拉，并获 IROS 2026 最佳娱乐与趣味论文奖。该系统只采集击球等原始技能的动作碎片，学习一个潜在动作空间（latent action space），并在仿真中训练高层策略，再组合这些动作在真机上执行网球技能。