图片来源：RLWRLD

机器人AI企业RLWRLD于6日表示，正基于NVIDIA Research开源的人形机器人AI模型NVIDIA Isaac GR00T N1.5，对机器人“Allex”及五指机械手开展优化和微调，以提升抓取、搬运等精细操作的稳定性。

RLWRLD介绍，看似简单的抓取和搬运动作，实际上需要机器人先通过相机感知周围环境并理解场景，再对手指动作进行细致控制，连续完成多个操作环节，才能尽量降低失误率。尤其是五指机械手由于关节数量更多、运动控制更复杂，哪怕是细微误差，也可能直接导致操作失败。

为解决这一问题，公司选择在预训练开源模型GR00T N1.5的基础上，结合自身机器人的动作特性进行适配和优化，并通过额外微调训练提升精细操作表现。

公司同时表示，单次训练难以达到目标性能，因此，建立一套能够快速试验、持续迭代的训练体系尤为重要。

RLWRLD CTO Bae Jae-gyeong表示，公司正基于GR00T N1.5对自家机器人进行额外训练，并通过快速微调显著提升迭代验证效率。随着反复训练不断弥补现有数据不足、优化学习流程，五指机械手的操作能力有望提升至可应用于真实场景的水平。

此外，RLWRLD还计划于今年年初发布自研VLA（Vision-Language-Action）模型。公司表示，该模型将采用大规模架构设计，进一步增强机器人对语言和视觉信息的理解能力，并提升机械手的操作精度和动作自由度。

关键词

#RLWRLD #NVIDIA Research #NVIDIA Isaac GR00T N1.5 #人形机器人 #五指机械手 #微调 #VLA模型 #Vision-Language-Action #Allex
版权所有 © DigitalToday。未经授权禁止转载或传播。