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具身智能系统与 VLA 架构入门及实战

具身智能系统的构成、数据获取方式、感知系统、学习方式及工业机器人需求。重点解析了 VLA 架构，并列举了智元机器人 OpenLoong、UMI、DexCap 等开源项目及其特点。最后展示了机器人操作案例。

星星泡饭发布于 2026/4/6更新于 2026/7/2350 浏览
具身智能系统与 VLA 架构入门及实战

一、常见具身智能系统

二、具身智能数据获取方式

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数据获取平台： Isaac Sim, Isaac Gym, Mujoco, 桃园 2.0

数据增强平台： RoboVerse, Genie Studio, DexMimicGen

三、具身智能 - 感知系统

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四、具身智能学习方式

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五、工业机器人及应用需求

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六、VLA 架构及开源项目

6.1 VLA 架构

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6.2 开源项目
  • 智元机器人（远征 A1）
    • EI-Brain 框架：云端超脑（任务级）+ 大脑（任务级 + 技能级）+ 小脑（指令级）+ 脑干（伺服级）
    • 由人形机器人（上海）有限公司、国家地方共建人形机器人创新中心与开放原子开源基金会共同运营的开源项目。本仓库提供了一套基于 MPC 与 WBC 的仿人机器人控制框架，可部署在 Mujoco 仿真平台上。
    • 项目特点
      • 易部署：提供全面的代码运行环境部署解决方案，简化整个部署过程。
      • 可扩展：控制框架结构采用分层模块化设计，提高系统的可维护性和可扩展性。
      • 易理解：代码结构简洁，遵循针对功能进行模块封装的代码设计原则。
    • 开源地址：https://github.com/loongOpen/OpenLoong/
  • UMI（Stanford）
  • DexCap（Stanford）
    • 灵巧手 + 模仿学习 + 扩散策略

Openloong（青龙）

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七、机器人操作案例

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目录

  1. 一、常见具身智能系统
  2. 二、具身智能数据获取方式
  3. 三、具身智能 - 感知系统
  4. 四、具身智能学习方式
  5. 五、工业机器人及应用需求
  6. 六、VLA 架构及开源项目
  7. 6.1 VLA 架构
  8. 6.2 开源项目
  9. 七、机器人操作案例
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