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具身智能仿真平台“格物”在沪发布:可一套代码覆盖百余款机器人

AI划重点 · 全文约1234字,阅读需4分钟

1.具身智能仿真平台“格物”于3月21日在上海发布,旨在推动人形机器人技术从实验室迈向产业化。

2.该平台集成了强化学习框架与多模态运动控制技术,一套代码覆盖百余款机器人,降低研发门槛。

3.“格物”已成功应用于多款机器人原型开发,如双足机器人Tinker和四足机器人Go2。

4.除此之外,平台支持机器人结构优化,如调整腿长、关节偏转等参数,探索性能极限。

5.国家地方共建人形机器人创新中心还宣布设立开放基金,以推动人形机器人与具身智能领域的创新发展。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

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3月21日,具身智能仿真平台——"格物"在沪发布。澎湃新闻记者 俞凯 图

继今年1月21日全国首个异构人形机器人训练场在上海启用之后,国家地方共建人形机器人创新中心在具身智能领域又有新动作。

3月21日上午,国家地方共建人形机器人创新中心联合上海大学、清华大学共同发布了具身智能仿真平台——“格物”。

作为一款面向未来机器人研发的高性能仿真环境,“格物”集成了强化学习框架与多模态运动控制技术,致力于为科研机构、高校及企业提供一站式机器人开发与测试解决方案,推动人形机器人技术从实验室迈向产业化。“格物”的发布,标志着我国在人形机器人仿真领域迈出关键一步,其通用性与易用性将大幅降低研发门槛,加速创新成果落地。

澎湃新闻(www.thepaper.cn)记者从当天召开的格物具身智能仿真平台发布会上获悉,“格物”已成功应用于多款机器人原型开发。

据国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊介绍,“格物”仿真平台基于 Unity RL Playground 强化学习框架打造,采用通用强化学习框架与模型自动化适配技术,一套代码覆盖百余款机器人,新机器人导入即训练,无需重新编程,支持从仿真训练到真实硬件部署的全流程自动化,其核心功能包括:

一键式训练:用户仅需导入机器人模型(URDF文件),平台即可自动优化奖励函数并生成运动策略,将传统耗时数周的开发周期缩短至分钟级。

多模态运动学习:支持双足、四足、轮式等多样化机器人形态,可自主切换行走、奔跑、跳跃等复杂动作,适应家庭服务、工业巡检、灾害救援等多场景需求。

极限性能测试:模拟极端地形、高速运动及重载环境,助力机器人设计优化与形态进化,显著提升硬件方案的可靠性与适应性。

Sim2Real无缝迁移:通过高精度状态对齐工具与在线学习模块,确保仿真策略可快速部署至真实机器人,解决“虚拟与现实鸿沟”难题。

此外,“格物”平台引入前馈引导的强化学习技术与自适应课程学习算法,将提升策略学习效率。

澎湃新闻记者在发布会上了解到,近期测试中,搭载该平台的双足机器人Tinker展示了稳健的行走与抗扰能力,四足机器人Go2则实现了敏捷跳跃与动态平衡控制。此外,平台支持机器人结构优化,如通过调整腿长、关节偏转等参数,探索性能极限,为产品设计提供数据支撑。

“‘格物’不仅是仿真工具,更是推动机器人技术民主化的基础设施。我们期待与全球开发者共建开放生态,赋能各领域的智能化转型。”江磊表示,“格物”的愿景是成为机器人强化学习领域的标杆平台,通过开源协作与模块化设计,降低技术门槛,吸引更多开发者加入创新行列。未来,平台将扩展至全身控制、多机协作等高级任务,并持续优化用户体验。

在当天的发布会上,国家地方共建人形机器人创新中心还宣布设立开放基金,以推动人形机器人与具身智能领域的创新发展。开放基金主要面向国内高校、科研机构、企业的优秀青年学者,资助相关研究团队在相关领域开展基础研究与前沿探索。

围绕平台技术、具身智能、数据集、训练场四大领域,开放基金分为17个资助方向,其中包括:多模态交互式仿生感知头、五指灵巧手智能感知系统、高动态力控直线驱动执行器、仿生结构轻量化设计与制造技术、高可靠机器人能源动力系统、小脑基础模型研究、操作大模型研究、具身机器人感知系统、适应复杂场景训练的视觉识别技术、双臂高精度通用抓取技术等。

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