一个命令跑起来的机器人强化学习实验室：mjlab

微信公众号 2026-03-14 阅读: 5

mjlab 是一个轻量级机器人强化学习框架，结合了 MuJoCo 的高性能物理仿真与 Isaac Lab 的模块化 Manager 设计。它具备极简依赖、一条命令运行 Demo 及 GPU 零拷贝特性，旨在填补重型仿真平台与手写脚本之间的空白，提供高效、透明的开发体验。

具身智能 MuJoCo mjlab 机器人强化学习 Isaac Lab
要点:
  • 结合 MuJoCo 与 Isaac Lab 优势
  • 模块化“积木”式环境设计
  • 极简依赖，一条命令运行 Demo
  • 直连原生数据结构，支持 GPU 零拷贝
  • 利用 CUDA Graph 加速大规模并行

春晚机器人舞蹈复现分享｜3 月 14 日晚 8 点

微信公众号 2026-03-14 阅读: 4

本文分享了春晚机器人舞蹈《武Bot》的复现方案，通过PromptHMR和GMR构建从文本/视频到机器人动作的转换流水线。社区将于3月14日举办线上分享会，详解环境搭建、全流程复现及排错经验。

具身智能 机器人 动作生成 PromptHMR SMPL-X
要点:
  • 支持文本/视频生成机器人动作流水线
  • 基于PromptHMR与GMR的算法转换链路
  • 支持MuJoCo仿真与中文Web界面操作
  • 3月14日线上分享环境搭建与排错指南