NVIDIA 推出 ScheduleGen:用 MILP 调度为多臂机器人生成协同训练数据
AjayMandlekar · x · 2026-10-31
NVIDIA 与 UT Austin 研究者发布 ScheduleGen，一种面向多机械臂模仿学习的合成示教数据生成管线，解决受限共享工作空间中多臂协调的数据稀缺问题。
- 方法流程：将物体相对的接触技能片段迁移到采样场景 → 规划各臂可行关节空间路径 → 用 MILP 求解任务、碰撞与同步约束下的多臂时间调度 → 在并行仿真中回放验证，仅保留成功轨迹
- 覆盖范围：不止双臂，包括共享工作空间、杂乱场景、长时程接触、四臂系统及固定腰部人形机器人
- 结果：在 28 个仿真变体上平均生成成功率 79.6%，学得策略平均成功率 65.5%，真实世界成功率 50–80%，通过 sim-to-real 与 real-to-sim-to-real 迁移验证
- 作者：Neel Jawale、Soha Pouya、Yuke Zhu、Ajay Mandlekar、Caelan Garrett 等
所属事件:NVIDIA 发布 ScheduleGen 生成多臂机器人的协同训练数据(2 条相关)→
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