ZEST：零样本具身技能迁移算法 第三章：实验验证与部署实践
目录
3.1 人形机器人平台实验（Boston Dynamics Atlas）
3.1.1 运动捕捉数据迁移：军姿匍匐与霹雳舞动态技能
3.1.2 单目视频直接迁移：从网络舞蹈视频到Atlas的零样本转换
3.1.3 场景交互技能：箱体攀爬的接触-rich行为实现
3.2 跨本体泛化验证（Unitree G1与Spot）
3.2.1 G1人形平台的视频技能迁移：表现性舞蹈复现
3.2.2 Spot四足平台的动画迁移：连续后空翻杂技技能
3.2.3 形态学差异的桥接：关节映射与动力学适配策略
3.3 Sim-to-Real工程细节
3.3.1 适度域随机化策略：避免过度保守的训练分布
3.3.2 无参考窗口与无观测窗口的实时控制架构
3.3.3 硬件部署的鲁棒性：零样本迁移的成功率分析
3.4 方法论边界与未来方向
3.4.1 当前局限：极端地形适应性与精细操作技能
3.4.2 生物运动到机器人运动的接口可扩展性评估
3.4.3 多技能组合与长期自主行为的前景展望
代码实现部分
脚本1：SMPL到机器人运动重定向与物理可行性过滤
脚本2：Sim-to-Real部署实时控制框架（Unitree G1）
脚本3：跨本体迁移与关节映射学习
脚本4：域随机化训练与Sim-to-Real验证
3.1 人形机器人平台实验（Boston Dynamics Atlas）
人形机器人平台的实验验证是检验运动模仿学习算法实用性的关键环节。Boston Dynamics Atlas作为当前最先进的液压驱动人形机器人之一，具备28个自由度的高机动性平台，为验证复杂动态技能的迁移提供了理想测试床。本节详述从运动捕捉到直接视频迁移的完整实验流程，以及接触密集型交互技能的实现方法。