论文记录 · 证据边界公开

Deep Whole-body Parkour

arXiv technical report · 2026-01-12 · 人形全身运动跟踪

论文元数据

观察 · 57/100 · 7–12 个月

研发注意力：44/80 · 证据分项观察

工程落地：10/15 · 量化实机证据＋工程实用增量

标准分类标签：颠覆性分支

路线评审说明：感知式人形跑酷颠覆性分支候选·无里程计深度闭环·G1定性实机·非商业开放

社区证据类型：尚无独立社区验证

Deep Whole-body Parkour把头部深度、相对动作目标和高动态全身跟踪统一训练，在无里程计条件下展示室内外G1；实机没有试验分母，论文动作与检查点未开放。

近期窗口 · 24/35
发布距评分基准日 7 个月，落入 7–12 个月窗口。
社区可复查验证 · 0/25
未找到独立团队复现G1跑酷链路。
跨领域技术创新 · 20/20
把深度感知直接接入高动态全身动作跟踪，并以局部相对目标替代全局里程计。
量化实机证据 · 5/10
作者展示室内外G1和四种动作，但没有实体成功率、失败次数或trial分母。
开放与可复现 · 3/5
CC-BY-NC-4.0 InstinctLab训练框架持续维护，需Instinct-RL和Onboard；无论文检查点和动作数据。
工程实用增量 · 5/5
披露G1 29-DoF、D435i、50Hz深度、ONNX CPU与ROS2部署，并区分仿真热图和实机证据。

社区可复查证据：尚未收录；Stars、forks 与作者演示不计社区验证。

证据缺口：缺少显式可复查社区复现/部署证据；实机无trial分母；无论文检查点；无论文动作数据；依赖多仓；非商业许可证；无独立复现

当前实践分只决定今天的阅读与最小验证优先级；近期、社区验证和跨领域创新合计 80/100，不会把前沿观察条目自动升级成候选或确认里程碑。社区维度只有显式独立证据才能得高分，只有失败记录时必须标为社区反证。

官方代码 · 许可证 CC-BY-NC-4.0 · 最近核验 2026-07-19
依赖：Python 3.11、Isaac Sim 5.1.0、Isaac Lab 2.3.2、Instinct-RL、Instinct Onboard；硬件/传感器：Unitree G1、NVIDIA GPU training workstation、compatible robot computer；实机证据：Official paper/project evidence on a physical humanoid; no independent runtime reproduction in this review.；开放范围/限制：The discovered candidate URL is a website source repository and must not be shown as the runnable code release. The official implementation is a moving monorepo and also depends on separate Instinct-RL and Instinct Onboard repositories. No paper checkpoint or motion dataset was verified, so the published code does not reproduce reported performance out of the box. The code license prohibits commercial use.

“官方”表示归属与论文关系已核验；仍应按所列依赖、硬件和许可证复现。

已修正来源类型 · 已纠错链接
project-instinct/deep-whole-body-parkour is the source repository for the project website, not the runnable method. The author project page links the actual implementation inside project-instinct/InstinctLab, which is already retained as the reviewed official code source.；最近核验 2026-07-20

纠错前关系仅作为审计证据保留；精确纠错不会删除同一 URL 上仍然成立的其他关系。

最近核验：2026-08-12。链接存在不等于官方仓库、可运行、已开放权重/数据或许可证允许使用。