1X kunngjør sin nyeste forsterkningslæring (RL)-kontroller, som låser opp NEOs mobilitet for hele kroppen for hjemmemiljøer, slik at Redwood AI (1Xs interne AI-modell) kan samhandle med den fysiske verden mer naturlig og bredt. Den enhetlige kontrolleren støtter å gå i alle retninger, sitte, stå, knele, ligge, reise seg og gå i trapper ved hjelp av stereo RGB-syn - avgjørende for å navigere i virkelige hjem. Kontrolleren gir et "handlingsgrensesnitt" der teleoperasjon eller Redwood AI kan samhandle på en trygg, kontaktrik måte med den fysiske verden. Tradisjonelle gangkontrollere er ofte avhengige av håndlagde "formingsbelønninger" for å produsere menneskelignende gangarter, som er tidkrevende og ikke skalerer godt på tvers av oppgaver eller bevegelsesretninger. For å løse dette brukte teamet bevegelsesopptaksdata for å veilede læringsprosessen. RL-systemet er opplært til å spore kinematiske referansebaner avledet fra naturlig menneskelig bevegelse samtidig som balansen og rytmen opprettholdes i sanntid. For å forbedre det generelle verktøyet, går kontrolleren utover avspilling av én bane ved å introdusere en todelt design: ⦿ En kinematisk planlegger på høyt nivå genererer jevne, menneskelignende bevegelsesmål fra enkle inndatakommandoer (f.eks. joystick-retning). ⦿ En RL-kontroller på lavt nivå sporer disse banene med dynamisk stabilitet. Denne strukturen muliggjør jevne overganger mellom atferd og løser utfordringen med å kontrollere høydimensjonal bevegelse fra grove brukerinndata.