机器人零重力补偿：RL 学习与物理建模的取舍

KyleMorgenstein · x · 2026-08-12

针对一段机械臂通过学习实现零重力补偿（重力补偿）的演示，开发者 Kyle Morgenstein 分享了关于机器人控制的技术见解。

他指出，这种通过强化学习（RL）策略来求解逆运动学或学习自身重量的做法，本质上等同于计算扭矩 tau = -g(q)。他强调，这种方法的核心权衡在于数据驱动与物理建模（如质量与惯量建模）之间。他认为对质量和惯量进行物理建模不仅相对容易，而且本质上更具鲁棒性，但能在真实硬件上看到学习策略生效依然是一件很酷的事。