Opt2Skill提出了一种结合轨迹优化与强化学习的人形机器人控制框架，通过离线生成动态可行的全身轨迹作为监督信号，训练鲁棒的RL策略。该方法利用全阶动力学优化提供精确参考轨迹，并采用非对称actor-critic架构实现从仿真到实物的迁移。实验表明，该框架能使Digit人形机器人完成爬梯、开门等复杂操作任务，在保持运动自然性的同时具备现实适应性。关键创新在于将基于模型的优化与数据驱动的学习优势相

Opt2Skill提出了一种结合轨迹优化与强化学习的人形机器人控制框架，通过离线生成动态可行的全身轨迹作为监督信号，训练鲁棒的RL策略。该方法利用全阶动力学优化提供精确参考轨迹，并采用非对称actor-critic架构实现从仿真到实物的迁移。实验表明，该框架能使Digit人形机器人完成爬梯、开门等复杂操作任务，在保持运动自然性的同时具备现实适应性。关键创新在于将基于模型的优化与数据驱动的学习优势相

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