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机器人

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让机械臂“看懂”世界:基于 WALL-OSS 的 SO-101 模仿学习实践

一、为什么做这件事? 如果说大语言模型让 AI 学会了"说",那具身智能(Embodied AI)就是让 AI 学会"做"——它不仅要理解人类语言,还要在物理世界中执行动作。 这件事的难度远超想象。传统的机器人控制依赖精确编程:每个关节角度、每条运动轨迹都需要工程师手动设计。一旦环境发生变化——比如物体位置移动了几厘米,整套程序就可能失效。 模仿学习(Imitation Learning) 提供了一条完全不同的路径:让人先做一遍,机器人看着学。这就像师傅带徒弟——不需要写任何控制代码,只需要"手把手"教它。 本项目的核心目标是:在一个低成本开源机械臂上,实现端到端的视觉-语言-动作(VLA)闭环控制——你只需说一句话,机械臂就能自主完成任务。 二、硬件平台:开源六轴机械臂 SO-101