Menlo 实现 Asimov 双足零样本 sim2real，称已达 Unitree 2025 年水平
chris_j_paxton · x · 2026-08-27
Menlo Research 花了 8 个月在双足机器人 Asimov 上消除运动控制的 sim2real 差距，宣布实现零样本 sim2real：策略在仿真中训练后无需额外调参即可上真机。
关键要点：
- 平地行走可泛化到缓坡、草地纹理等小地形变化，且在多台同型号机器人上都成立，不是实验室单机调出来的
- 基础策略在机器人自带运动控制板上以 50Hz 板载运行，控制 25 个电机与传感器，无需外部算力
- 团队认为关键不在微调模型，而在于让底层硬件更加确定性
- 自评已达到 Unitree 约 2025 年初的运动水平，承认差距仍在但进展很快
- 经验可迁移到其他开源硬件机器人
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