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”。
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=l1cos(θ1)+l2cos(θ1+θ2)y=l1sin(θ1)+l2sin(θ1+θ2) x = l_1 \cos(\theta_1) + l_2 \cos(\theta_1 + \theta_2) \\ y = l_1 \sin(\theta_1) + l_2 \sin(\theta_1 + \theta_2) x=l1cos(θ1)+l2cos(θ1</
- 示例公式(2D平面机械臂):

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