AI 操控 MuJoCo 做运动规划,真机上仅 6 次试错即成功
ki_ki_ki1 · x · 2026-10-14
作者观察到一个机器人系统的亮眼演示:模型能把经典机器人学方法当工具使用——调用 MuJoCo 做正/逆运动学、动力学、碰撞检测,并组合多种优化方法生成运动;随后在真实机器人上迭代,展现出很好的空间理解能力,仅 6 次试错就完成任务。这种「模型编排经典算法 + 少量真机试错」的路径值得关注。
所属事件:机器人先仿真优化再实机验证，6 次试错玩转沙包投掷(3 条相关)→
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