人形机器人0.5秒动态接抛箱
推荐指数 73.0 NO. 022 · 2026.10.12
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为什么值得看
Reflex提出三阶段训练框架，让人形机器人仅凭第一人称视觉就能实时追踪并全身协调接住飞来的箱子，无需动捕或标记物。这意味着人形机器人从实验室预编程动作迈向真实动态环境交互的关键一步，对仓储物流、家庭服务场景的落地有直接参考价值。
媒体预览
编辑判断
之前动态抓取的主流方案要么依赖动捕系统（如Boston Atlas的早期演示），要么只用末端执行器做简单拦截（如ABB机械臂），全身实时反应一直是空白。Reflex的关键设计是把问题拆成三阶段：先学视觉追踪、再学全身协调、最后Sim2Real对齐，这比端到端暴力训练稳定得多。
论文提到仿真训练只需单张RTX 4090，但真实机器人用的是Unitree H1，硬件成本仍在20万级别。代码和仿真环境未明确说开源，建议关注作者GitHub后续，做机器人落地的团队可以先复现其Sim2Real的域随机化策略。