HOVER控制器是一种专为人形机器人设计的多功能神经网络全身控制器，旨在解决不同控制模式(如导航、操作、桌面操控等)间的兼容性问题，实现跨模态技能共享与无缝切换。
核心功能
1.多模态控制整合
通过引入运动模仿和策略蒸馏技术，将导航、行走、双臂操作等控制模式整合到统一策略中， 避免传统方法中为每种任务单独训练独立策略的局限性。
2.跨任务协同
支持不同任务间的动态切换，例如在不平地形行走时兼顾稳定性与双臂操作精度，实现鲁棒的多模态控制。
3.高效训练与泛化.
利用AMASS运动捕获数据集进行训练，提升模型对复杂动作的泛化能力，并通过与IsaacL ab平台的集成实现高效仿真训练。
实际应用
●在仿真环境中已验证对多种任务的适应性，包括动态环境下的导航、桌面操作等。
●论文指出其性能在单- -任务中超越专家策略，并具备向真实硬件迁移的潜力