开发者在 LiDAR 重建办公室孪生中测试 Go2 与 G1 策略，失败居多
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开发者在 LiDAR 重建办公室孪生中测试 Go2 与 G1 策略，失败居多
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AI 综述
一名开发者在用 Ouster OS0 LiDAR 与手机影像重建的办公室数字孪生中，以 MuJoCo 仿真测试 Go2（带双 SO-101 机械臂）和 29 关节 G1 的预训练策略，结果失败居多：G1 行走策略在平地上叠加手臂上举动作的测试中 12 次全部摔倒；Go2 一次修正后的抓取放置距目标仅 1.68 mm，但作者称这只是一次成功，不代表可重复性，重跑仍会失败。 作者强调这完全是仿真而非实机演示，测试的是其控制器设置，不代表真实机器人的能力上限。共享场景中机器人间碰撞已被禁用，多机避障及质量、接触参数仍有待验证。
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最新进展10月13日 02:11
在 LiDAR 重建的办公室数字孪生中测试 Go2 与 G1 策略：抓取失败、摔倒与碰撞捷径报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Reddit r/robotics在 LiDAR 重建的办公室数字孪生中测试 Go2 与 G1 策略：抓取失败、摔倒与碰撞捷径
一名开发者在 Ouster OS0 LiDAR 与手机影像重建的办公室数字孪生中，用 MuJoCo 仿真测试带双 SO-101 机械臂的 Go2 和 29 关节 G1，纯仿真非实机演示。G1 行走策略在叠加手臂上举动作的平地测试中 12 次全部摔倒；Go2 一次修正后的抓取放置距目标 1.68 mm，但重跑仍会失败。共享场景中机器人间碰撞已禁用，多机避障与质量、接触参数仍待验证。
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