影眸科技凭 GPU 鲁棒轨迹优化入围 RSS 最佳论文提名
机器之心 · wechat · 2026-07-23
一家 3D 生成公司，凭 GPU 轨迹优化入围 RSS 最佳论文提名
机器之心报道，影眸科技凭借机器人论文 《cuNRTO: GPU-Accelerated Nonlinear Robust Trajectory Optimization》 入围 RSS 2026 的 Outstanding Paper Award 提名，这家以 3D 生成模型著称的公司，开始把研究版图延伸到具身控制。
- 论文瞄准的是 sim-to-real gap：不再追求把仿真做得无限逼真，而是让策略对误差和扰动具备鲁棒性。
- 方法上，它把原本依赖内点法、很难并行的非线性鲁棒轨迹优化，重构成更适合 GPU 的求解流程，先用 DR 分裂，再进一步改成完整的 ADMM 内循环。
- 结果上加速非常明显：独轮车任务从 30,423 秒降到 218 秒，四旋翼从 13,374 秒降到 200 秒，Franka 机械臂从 3,949 秒降到 152 秒。
- 文中还给出 2,000 次 Monte Carlo 验证，宣称所有任务都保持 100% 约束满足，并在 Robotarium 真机上做了闭环验证。
- 这被放在影眸更大的路线里解读：从 3D 资产生成、Sim-Ready 资产，到让仿真里训练出的策略真正接近现实可部署。
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