3D 扫描实景训练人形机器人：零真实微调直接上岗
lukas_m_ziegler · x · 2026-08-10
作者分享了在真实办公室的 3D 扫描环境中完全通过强化学习（RL）训练人形机器人的实践。
传统 RL 需要大量试错，直接在真实世界训练会导致机器人碰撞损坏并耗费大量重置时间，因此通常在仿真环境中进行。但常规仿真多使用无纹理的随机几何体，导致机器人只能学到深度和结构信息，无法理解真实世界的材质和光照，难以泛化。
为解决这一问题，作者采用 @NianticSpatial 的 Scaniverse 对真实部署环境进行 360° 全景扫描，生成具有真实尺度的高保真 3D Gaussian Splatting 场景，并从中提取碰撞网格，确保视觉与物理特性完全匹配。该方案可直接接入 NVIDIA 的仿真工具链，实现零真实世界微调的 Sim2Real 部署。
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