Embodied Decision Intelligence Lab (EDI Lab) 清华大学具身决策智能实验室

再也不用担心机器人硬件更新!用 RLinf 像搭乐高一样组装机器人

在真机强化学习实验中,更换夹爪、增设相机或扩展双臂平台通常需要修改多处代码。早期 RLinf 环境中的设备管理逻辑与特定硬件平台耦合,即使底层驱动可以复用,更换部件时仍需调整环境或控制器。

为解决这一问题,RLinf 对真机接口进行了全新重构,将机械臂、夹爪和相机等硬件封装为高度可复用的“积木”模块,并通过统一接口按需组合。新设计实现了设备读写、机器人组合与任务逻辑的解耦,开发者可以灵活搭建单臂、双臂及多相机实验平台,并复用已有的硬件适配代码。

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