借助 NVIDIA Isaac Lab 和 Newton 训练四足机器人运动策略并对布料操作进行仿真

在训练方面，Newton 提供基于张量的 API，将物理状态以兼容 PyTorch 和 NumPy 的数组形式呈现，支持高效批处理，并能与 Isaac Lab 等机器人学习框架无缝集成。慕尼黑工业大学利用 Newton 在仿真环境中重新运行已在实体机器人上验证过的灵巧操作策略，这是实现“仿真—现实”闭环的重要第一步。由于采用了通用接口和共享数据模型，无论运行的是 MuJoCo Warp、Disne

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中使用全身控制和增强遥操作，简化机器人学习

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