SGS 只改 RL 重置采样,机器人零真实数据组装齿轮成功率94%
abhishekunique7 · x · 2026-10-10
华盛顿大学与 NVIDIA 团队发布 Success-Guided Sampling（SGS），被 CoRL 2026 接收。核心发现：灵巧操作的瓶颈不是更好的 RL 算法，而是环境重置时采样哪些任务配置。
要点：
- SGS 只让环境重置到"对当前策略既不太简单也不太难"的任务配置，标准 PPO 加一个小外循环即可，无需示教数据、无需逐任务调奖励。
- 训练完全在仿真中完成，仅用 RGB 图像零样本迁移到真实 UR5e 机器人：齿轮啮合成功率 94%，还能拧 M16 螺母、插 16mm 圆柱、装配 BNC 等连接器。
- 同一配方用于足式运动：单一策略让 ANYmal C/D 通过台阶、浮岛、梅花桩等各种地形。
- 并行环境扩展到上百万台仿真机器人时 SGS 仍持续提升，均匀采样等方法则落后。
论文与项目页已公开，代码即将发布。
所属事件:UW/NVIDIA发布SGS：零真实数据机器人装配成功率94%(4 条相关)→
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