ASAP（Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills）は、シミュレーションと現実世界の動的な不一致問題を解決し、ヒューマノイドロボットの敏捷な全身技能を実現するための革新的な二段階フレームワークです。この技術は、事前にトレーニングされたモーショントラッキング戦略と、現実世界のデータでトレーニングされた残差動作モデルを組み合わせることで、複雑な動的環境におけるロボットの適応性と協調性を大幅に向上させます。ASAPの主な利点には、効率的なデータ活用、パフォーマンスの顕著な向上、複雑な動作の正確な制御が含まれます。この技術は、特に高い柔軟性と適応性が求められるアプリケーションシナリオにおいて、将来のヒューマノイドロボット開発に新たな方向性を提供します。