（2024年08月08日，中国深圳）逐际动力公布了全尺寸人形机器人CL-1全身移动操作的最新技术进展。这次CL-1身处模拟仓库，在堆满货物的多重货架之间，全程连续无间断地完成一系列大负载、大范围的搬运任务，是中国人形机器人「通用移动操作」能力的一次新突破，也标志着逐际动力具身智能技术的进一步提升。

稳定且动态的全身移动操作，体现更高泛化水平

模拟仓库为人形机器人CL-1的感知决策和全身移动操作能力带来了一系列的考验和挑战。

今年4月，CL-1初次展示了测试条件下的跑步能力，仅仅三个月后，CL-1的运动能力得到了进一步的提升。在无保护状态下，CL-1从静止开始加速，在空间受限的过道上，一路小跑进入模拟仓库，在货架前平缓减速，跑步和行走状态的切换自然平稳。

CL-1不仅要适应自身与操作台（高73cm）、上下两层货架（高50cm和130cm）之间大跨度的操作高度变化，还要协调全身动作，处理好动态大负载操作时的平衡问题。

为了实现货物在操作台、高低层货架间的移动，CL-1以多种不同的姿态进行处理，包括无负重浅蹲、负重站起、负重深蹲、负重举起、负重行走等。

CL-1从操作台上拿起货物，转身行走，由于底层货架只有50cm高，CL-1需要负重下蹲，才能把货物平稳地放置在底层货架上。

第二层货架高度为130cm，操作平面略高于CL-1肩部。CL-1在站立姿态下，抬起双臂，将4.1kg的货物举过头顶，放置在第二层货架上，整个操作的高度跨越达80cm。

CL-1自主追踪移动中的手推车，在堆叠货物中识别指定目标——总重为8.2kg的两箱汽水。虽然和前一次搬运的货物重量差超过4kg，CL-1的全身运动依然保持动态协调，搬运过程中步态稳健，顺利完成了最后的搬运任务。

在整个过程中，人形机器人CL-1有效应对自身运动姿态、承重位置及负载重量改变带来的挑战，通过对全身运动的全局规划和协调，始终保持身体的平衡及动作的稳定和高效，展现出多任务执行的泛化能力。

基于实时的目标感知，有效应对任务的变化

在仓库环境中，多层结构的货架与种类繁多的货物，会阻碍机器人对目标物品的识别；工作人员和货物的移动，可能导致碰撞或对机器人的操作路径造成干扰。机器人在进行搬运操作时，货物重量的变化还会影响自身的平衡和姿态。因此，不论是准确定位物品，还是根据货物状态即时调整自身姿态及动作，都需要机器人具备精准的实时目标感知能力。

以本次一镜到底的演示为例，在CL-1已经完成货物定位并即将进行操作时，工作人员移动了货物的位置，打断了CL-1的操作。运用基于实时感知的移动操作（Real-Time Perceptive Loco-Manipulation），CL-1实现了移动状态下的物体识别、任务规划和协调控制的闭环，通过实时反馈，有效排除了不可预见的外部干扰，重新定位目标货物，并自主重新规划任务路径，调整身位，将货物准确地放到了任务指定的位置上。

工作人员随机改变货物位置，CL-1即时重新规划，顺利完成搬运

“软硬兼施”，算法和硬件性能持续提升

随着算法和硬件性能的不断提升，逐际动力在具身智能机器人技术路径上的优势得到进一步释放和显现。

• 聚焦全身运动规划，而不是局部规划，能够系统性地实现人形机器人移动操作的泛化能力；
• 从感知、决策到执行的闭环，实时获得与环境交互的反馈，配合高性能的全身运动控制，做到及时纠正任务的规划和执行；
• 双腿+双手臂是实现机器人通用性必不可少的构型，这一结构优势在CL-1身上得到充分发挥，CL-1不仅能通过全身协调保持动态平衡，完成大负载搬运，还能自主协调腿臂动作，实现高度大范围变化的操作。
• 自主研发的关节响应速度快、力矩密度高，提升了CL-1在搬运操作任务中的工作效率和负载能力。结合整机硬件系统可靠性的优化，使机器人在移动和操作过程中保持性能平稳，能够应对长时间连续工作的挑战。

逐际动力的全身运动控制策略聚焦泛化能力的提升，为不确定场景下的移动操作提供系统化解决方案，将有效降低部署难度，使机器人能够更快速落地现有场景设施。未来，逐际动力将持续深耕全身移动操作技术，进一步提升具身智能稳定性以及在复杂环境中的泛化能力，为通用人形机器人在实际应用场景中的广泛应用奠定坚实基础。