生成与强化学习：赋予VLA系统物理行动能力

引言：从“理解世界”到“改变世界”

当机器能够“看懂”图像、“听懂”指令时，一个更根本的挑战浮现：如何让它们像人类一样，将认知转化为精准的物理动作？无论是机械臂抓取杯子，还是自动驾驶汽车紧急避障，都需要在动态环境中实时生成安全、高效的动作序列。这背后依赖两大核心技术——动作生成（Motion Generation）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）。
本文将从机器人运动建模、强化学习框架、仿真训练环境三个维度展开，解析VLA系统中的动作生成原理，并通过机械臂抓取任务的代码实战，揭示如何让机器在物理世界中“动起来”。

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一、机器人动作生成基础

1. 运动学建模：从关节角度到末端位姿

• 正运动学：根据关节角度计算机械臂末端位置（如夹爪坐标）。
  • 示例公式（2D平面机械臂）：
    $$x=l_1\cos ({\theta }_1)+l_2\cos ({\theta }_1$$