伯克利 Flip Anything:编码 Agent 自学翻面策略,成功率 24.7%→95%
k7agar · x · 2026-11-10
UC Berkeley 的 CoRL 2026 论文 Flip Anything(Shuangyu Xie、Kaiyuan Chen、Ken Goldberg)展示「通用 Agent 做机器人」的成果:两条 YAM 机械臂要把工业手动工具在垫子上翻面放下,仅靠静态 RGB-D 相机和关节编码器感知。
核心做法是代码即策略 + 自学习循环:一个编码 Agent 从零写出可读、可检查的普通代码策略,然后迭代——跑 360 次仿真 episode、按失败机制分组、改源码、回归测试。36 个版本中 Agent 亲手添加了 5 族共 20 个运动原语、组合成 4 种翻面策略,调参成功率从 24.7% 提升到 95.0%;策略内部不含任何学习,所学全部沉淀在代码里。
关键数据:
- 最佳调参运行 v036:342/360(95.0%)
- 冻结的 v016 在 held-out 测试:90.8%,加深度噪声与标定误差后仍有 88.3%
- 真实硬件上用 overhead ZED Mini + D405 腕部相机替代仿真相机,同一份仿真学到的代码经安全桥直接在真机跑通(弹簧夹 3 分 44 秒、胶带卷 2 分 29 秒完成翻面)
- 尚未解决的问题:真实运行仍会以仿真中罕见的方式失败
这是「agentic self-learning 写代码而非训练权重」路线的代表性实证,且仿真→真机的迁移策略值得借鉴。
所属事件:伯克利 FlipAnything 让机器人用 LLM 自学复杂动作(3 条相关)→
「具身」频道最新
- Caltech 机器人在轨自主搭建桁架结构，属史上首次 — snowclipsed · 2026-11-10
- 开源 YUBI-Real2Sim：MuJoCo+3DGS 仿真评估 π0.5 双臂策略 — k7agar · 2026-11-10
- 德荷团队研究 Pepper 机器人:对话加轻抚能否像大白一样安慰人 — AnnaCiaunica · 2026-11-10
- 伦敦机器人初创 Adexis 招创始成员,年薪最高 22.5 万英镑 — lukas_m_ziegler · 2026-11-10
- 日本初创 Eight Knot 凭船舶自动驾驶获硅谷 GOAL 创业奖 — 4310sy · 2026-11-10
- 独立开发者深夜赶工 MicroFactory 控制箱，明早空运英国 — viktor_vrp · 2026-11-10