RLinf 是一个灵活且可扩展的开源强化学习基础设施，是以清华大学、北京中关村学院、无问芯穹为核心，还联合了北京大学、加州大学伯克利分校等机构共同参与设计并开源。这是一个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架，专门为具身人工智能和智能体人工智能而设计。RLinf 中的“inf”代表“基础设施” Infrastructure，突显了它作为下一代训练强大骨干的作用。它也代表“无限” Infi

RoboBallet提出了一种创新的多机器人协作规划方法，通过将图神经网络与强化学习结合，实现了高效、可扩展和流畅的协作模式。它不仅在实验中展现了显著优势，还为未来大规模机器人系统提供了新思路。从工业仓储到医疗服务，再到人机共存社会，RoboBallet都有广阔的应用前景。这项研究体现了机器人学、人工智能与图神经网络的深度融合，推动了机器人协作领域向更智能、更自然、更高效的方向发展。

研究者们逐渐意识到：如果每一个机器人都需要从零开始训练，或者只能执行少量特定任务，那么通用人工智能（AGI）与具身智能（Embodied AI）的前景将受到严重限制。：抓取（Pick）、放置（Place）、堆叠（Stack）、门把操作（Door Opening）、工具使用（Tool Use）。：环境状态（机器人关节位置、速度、力觉信息）、视觉信息（相机RGB/Depth）、任务指令（自然语言/任务

olyTouch 传感器凭借其多模态、高精度、宽范围、快速响应等优势，为机器人提供了强大的触觉感知能力；而基于触觉扩散策略的操作方法则有效地解决了复杂接触环境下机器人的动作规划和决策问题，显著提升了机器人的操作性能和智能化水平。

双臂机器人在类人操作科研中具有显著优势，其7个自由度的设计模仿了人类手臂的运动能力，提供了更高的灵活性和精确度；Franka机器人配备了先进的力感知技术，能够实现对接触力的敏感反馈，这对于执行精细操作和避免损伤物体至关重要。此外，双臂设计支持复杂的协同任务，如装配和搬运，模拟了人类的双手操作模式，提高了任务执行的效率和自然性。这些特点使得Franka机器人成为研究先进操作技能

在机械零件的装配中，能够精准地施加压力，实现零件的完美契合。通过精确的姿态估计和动作捕捉技术，思灵机器人能够生成高质量的数据集，这些数据集不仅涵盖了多视角的RGB-D图像、机器人本体感知状态信息、末端执行器细节以及任务的语言描述，还通过数字孪生环境生成额外的训练数据，确保了数据的一致性和可靠性。例如，在复杂的物体操作任务中，FRANKA机器人可以凭借其精细的力控能力完成 delicate 的操作，

模仿学习方案则是通过遥操作平台，让机器人模仿人类操作行为来学习任务，该平台支持多种机器人型号，可实时记录操作数据，优化操作策略，提升数据质量，缩短算法训练周期。具身智能#机器人 #pnp机器人。在 2025 年 5 月 8 日至 11 日举办的中国图象图形大会上，PNP 机器人展出具身智能 VLA 方案及模仿学习数采方案。其 VLA 方案即视觉 - 语言 - 动作融合方案，通过编码、融合和解码多模

思灵机器人（Agile RobotsDiana 7机械臂迎来了重大升级。新功能使其能够与FCI控制接口无缝对接，大大扩展了Diana 7的应用场景。这一突破不仅丰富了Diana 7的功能，还与Franka Robotics机械臂形成完美互补。两者结合使用，将大幅提升负载能力和作业范围，为客户带来更强大的自动化解决方案。

而Franka Robotics所推出的FR3机器人，正凭借其精密的设计和创新的控制系统，为具身智能的前沿探索提供了一个强大的支撑平台。FR3的技术优势主要体现在其高精度和灵活性上。这种高度开放和兼容的架构，极大拓展了FR3的应用范围，满足了科研机构在具身智能、机器人感知、控制策略等多个领域的实验需求。小编也高兴的看到，Franka机器人作为世界领先的科研平台，Franka Research 3机

RLinf 是一个灵活且可扩展的开源强化学习基础设施，是以清华大学、北京中关村学院、无问芯穹为核心，还联合了北京大学、加州大学伯克利分校等机构共同参与设计并开源。这是一个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架，专门为具身人工智能和智能体人工智能而设计。RLinf 中的“inf”代表“基础设施” Infrastructure，突显了它作为下一代训练强大骨干的作用。它也代表“无限” Infi