通过 ROS 2 话题发送舵机角度命令Arduino 接收命令并控制连接到 9 号引脚的舵机ROS 2 节点接收并发布 Arduino 的反馈信息。

这时候再运行：python gym/scripts/train.py --task=humanoid_controller --sim_device=cpu --rl_device=cpu --num_envs 50。这个错误提示是说，无法从配置的源中找到torch==1.10.0+cu113的版本。这个问题可能是因为这个特定版本的torch已经不再提供了，或者提供的源没有这个版本的数据。检查 h

这篇论文提出的Neural MP方法通过大规模数据生成、通用神经策略和测试时优化，显著提高了运动规划的效率和成功率。Neural MP在真实世界中的表现优于现有的基于采样、优化和学习的运动规划方法，具有广泛的任务实例泛化能力和良好的扩展性。未来的工作可以进一步改进点云质量、处理紧凑空间的能力以及减少测试时优化的计算开销。

此外，该研究还讨论了为什么计算机图形学领域中的物理基础角色动画方法不适合直接应用于现实世界中的人形机器人，以及为什么需要 ExBody 方法来解决这个问题。研究团队提出了一种名为 ExBody（Expressive Whole-Body Control）的控制策略，旨在使人形机器人能够模仿人类的多样化和表达性强的运动。为了适应现实世界中的机器人硬件限制，ExBody 方法鼓励机器人的上半身模仿参考

该框架支持不同类型的机器人，包括移动操作机器人和类人机器人，并提供了 100 个多样化的任务，用于系统评估。这些任务包括基础的传感器运动技能，如抓取和放置、开关门、打开抽屉等，以及更复杂的组合任务，如烹饪和清洁活动。实验结果表明，通过模拟生成的数据可以显著提高机器人政策学习的性能，并且在现实世界中的任务中也表现出了良好的效果。RoboCasa 利用生成式 AI 工具，如文本到 3D 模型的转换，以

本项目展示了如何在 Ubuntu 环境下，通过 ROS2 控制 Isaac Sim 中的机械臂。我们使用 ROS2 发布关节角度命令，并通过 Isaac Sim 的 ROS2 桥接功能来控制机械臂的运动。

本网页提出了一种名为 Robo-GS 的实时到模拟（Real2Sim）到实时（R2S2R）的框架，用于机器人手臂控制和强化学习，该框架通过混合表示模型整合了网格几何、3D 高斯核和物理属性，以提高机器人手臂的数字资产表示，并支持高保真的渲染和物理上可信的仿真。

论文详细介绍了一种强化学习（RL）框架，用于开发双足机器人的动态行走控制器。该框架不仅限于单一的行走技能，而是提供了一个统一的解决方案，能够训练出能够适应多种高度动态技能的鲁棒和敏捷的控制策略。这些技能包括周期性的走路和跑步，以及非周期性的跳跃和站立。论文首先阐述了双足机器人行走控制的挑战，包括复杂的未受约束的动态和不同行走技能的多样性。然后，论文介绍了所提出的 RL 框架的详细设计，包括一种新的

这篇论文展示了SERL算法在双足机器人结构参数设计中的有效性，提供了推进该领域的重要见解。通过结合强化学习运动控制策略和进化算法，SERL算法成功识别出在指定设计空间内最能满足任务要求的结构参数值。与设计空间内的其他参数相比，验证了SERL算法在实现理论最优值方面的卓越性能。此外，将SERL算法的优化结果应用于实际设计，创造性地开发了Wow Orin双足机器人。未来工作将把SERL算法应用于其他参

本文详细介绍了去噪世界模型学习（DWL）的方法和实验结果。DWL 旨在通过有效的状态表示学习框架来消除模拟与现实之间的差距，从而实现对现实世界挑战性地形的适应。研究团队设计了一个自编码器架构，用于在线适应和状态估计，通过在模拟环境中引入噪声并使用域随机化方法来模拟现实世界中的不确定性。DWL 框架中的策略梯度方法和策略优化算法（PPO）进一步提高了控制策略的鲁棒性和适应性。研究人员还展示了 DWL