高精度人形機器人控制面臨一個關鍵挑戰：目標域動力學不匹配。這意味著，相同的控制指令在不同的地形、負載或執行器響應下，會導致截然不同的實際運動。現有的應對方法要麼透過域隨機化實現零樣本遷移，要麼進行上下文適應而不專門針對目標域，但前者往往泛化能力有限，後者則缺乏對特定環境的最佳化。更徹底的方法，如模型校準、殘差學習或策略重訓練，雖然能利用目標域資料，但需要大量時間和計算資源。
針對這一困境，來自研究者團隊提出了FADA（Few-Shot Domain Adaptation via Dynamics Alignment），一種創新的三階段規劃器-逆動力學模型（Planner-IDM）框架。FADA旨在以極小的資料需求實現高效的域自適應。該框架首先訓練一個擁有特權資訊的oracle策略——該策略在訓練時能訪問完整的狀態資訊，從而學習到近乎最優的控制行為。然後，透過資料集聚合（DAgger）演算法，將oracle的行為蒸餾到一個可部署的Planner-IDM學生模型中。關鍵在於部署階段：FADA凍結規劃器部分，僅使用大約2分鐘的目標域rollout資料，透過標準的監督學習微調逆動力學模型（IDM）。這種方法不需要最優演示或獎勵訊號，而是直接利用rollout過程中觀察到的動作與狀態配對作為監督，使IDM的動作生成與目標域的動力學特性對齊。
實驗結果表明，FADA在動力學偏移下顯著優於上下文適應和端到端適應基線，不僅提升了任務成功率，還使得真實人形機器人能夠執行多樣化的高精度全身任務，如行走、搬運等。研究團隊還公開了實現細節和硬體部署影片，供其他研究者參考。這一工作為人形機器人在實際環境中快速適應新條件提供了可行的解決方案，有望推動機器人從實驗室走向更復雜的應用場景。