外观
测评arXiv 2610.215866 天前
Unitree Go2 公开实测档案
汇总 Unitree Go2 在导航、SLAM、控制、操作与兼容排障中的公开论文实测记录；指标仅摘录摘要明示数字，不做换算、平均或推断。
宇树 Go2数据口径
- 数据来源
- 公开论文真机实验与站内关联记录，每个数字在下方「实测数据」表中标注出处论文
- 汇编日期
- 2026-10-22
> 本页汇编公开论文的真机实验结果与站内已验证记录，每个数字在页面下方的量化表中标注出处；不同论文的任务、策略与次数不同，不能直接横向相加。
材料范围与口径
本档案覆盖用户给出的 Unitree Go2 相关论文摘要、兼容矩阵与排障条目。机型背景按 AIR 基础配置理解，但 measurements 只收录论文摘要中明示的数字；未给出量化真机结果的部署演示，仅在正文中作能力范围说明。
运动与控制相关结果
RFPO：Rectified Flow 策略优化在 Go2 上报告单步执行保留 64 步奖励的 98.5%，并将机载平均推理延迟从 4.39 ms 降至 0.08 ms。LLA-MPPI展示中途加负载、单腿失效与推箱增重下的硬件验证，但摘要未给 Go2 数字。
操作与策略相关结果
Contact as a Decision Variable用 Go2 加 AgileX NERO 臂，在 392 个任务条件和九个支撑面中评估接触选择，约 3× 加速全候选精确评估。Safe Multi-Robot Collaborative Transport则在 MuJoCo 中测试两台和三台 Go2 协同推物。
感知与导航相关结果
AVALON在 Go2 上以无建图完成 12.81 m 室内任务，用时 46.4 s 且 5/5 成功。LIN-SLAM在 Orin NX 与 16 线雷达配置下跑完 1.47 km 室内轨迹，端点闭合误差 0.141 m；地形持续学习给出三种未见地形上的 NLL 退化降低 23.1%。
兼容与排障记录
兼容矩阵列出 sac-unitree-go2-mujoco：MLP Actor-Critic 输出连续关节目标位置；π0 (openpi)：四足仍用原生 locomotion，VLA 负责上层语义。排障见 Go2 观测顺序与部署环境不一致怎么办、Livox Mid-360 倾斜或倒装在四足/人形机身时 FAST-LIO2 里程计发散飘飞 与 URDF 导入 Isaac Sim / Isaac Lab 转 USD 后足端穿透地面与关节自碰撞爆炸。
怎么用这些数字
这些数字适合做方案初筛和复现实验对照：只比较同任务、同传感器、同策略预算下的指标。导航时间、闭合误差、推理延迟和接触选择加速分别对应不同层级，不能混合平均；基准差异需回到摘要中的条件与原论文设置核对。
材料清单
- AVALON：基于人类播种拓扑记忆的零样本室内导航（arXiv 2610.21586）
- LIN-SLAM：用于实时机载导航的轻量级 LiDAR--惯性神经 SLAM（arXiv 2610.21199）
- GG-Nav：面向目标的 Grounding Chain-of-Thought 激发导航基础模型推理（arXiv 2610.14541）
- LLA-MPPI：利用 GPU 加速并行仿真实现腿式机器人快速自适应全身控制（arXiv 2610.10465）
- CMP-IRRT*：一种用于四足机器人的感知辅助高度自适应规划器（arXiv 2610.10470）
- RFPO：用于具身控制的 Rectified Flow 策略优化（arXiv 2610.10453）
- 使用密度函数的安全多机器人协同运输（arXiv 2610.08441）
- VAMPS：基于采样式规划的视觉与运动策略（arXiv 2610.05331）
- ROOT：发现用于用户指定具身行为的奖励（arXiv 2610.04250）
- 四足机器人地形可通行性的经验驱动持续学习（arXiv 2609.39755）
- InsightMap：用于具身多模态推理的结构化空间建模（arXiv 2609.37187）
- 将接触作为决策变量：面向腿式移动操作的能力权衡接触选择（arXiv 2609.30140）
- Talk2Escape：用于视觉-语言导航的对话式落地（arXiv 2609.28296）
实测数据
暂无实测数据页。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- arXiv 2610.21586：AVALON：基于人类播种拓扑记忆的零样本室内导航访问 2026-10-22
- arXiv 2610.21199：LIN-SLAM：用于实时机载导航的轻量级 LiDAR--惯性神经 SLAM访问 2026-10-22