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工作经历 / WORK EXPERIENCE众擎机器人 · 算法工程师

T800 / ALL-TERRAIN LOCOMOTION

让机器人,
走向复杂地形。Beyond flat ground.

生成地形交互数据,探索运动学习与视觉控制。

ENGINEAI T800 · 运动学习与全身控制

01 / TERRAIN-INTERACTION DATA众擎机器人 · 工作项目

地形交互数据扩充

从动作与地形配对出发,扩充“走近—交互—走出”的任务参考。

动作与地形经过 T800 适配、参考生成、交互扩充、仿真检查,整理为候选数据。放大流程图 ↗
Fig. 1. 地形交互数据的生成、扩充与检查下载 SVG ↓

数据状态 扩充结果按候选管理,经相应质量检查后再用于训练。

02 / MODEL-BASED LEARNING众擎机器人 · 工作项目

世界模型与运动学习

在物理仿真与模型预测之间迭代,分别评估任务完成度和动作质量。

物理仿真采样进入经验数据,学习世界模型,短程预测后更新控制策略,返回仿真并开展冻结评测。放大流程图 ↗
Fig. 2. 世界模型辅助的运动学习实验下载 SVG ↓

MuJoCo 移植SuperMimic 适配、训练与短片段评测

原生 SONIC / SMX训练状态恢复、更新与策略回放

实验状态 两条路线分别记录;跟踪质量与综合收益仍需评测。

03 / VISION–ACTION INTERFACE众擎机器人 · 工作项目

视觉动作数据接口

把图像、实际身体状态与运动 token 对齐,连接控制执行与视觉学习。

SONIC 编码运动 token,驱动控制与仿真执行,同步 RGB、实际状态和 token,导出 LeRobot 后验证 GR00T 加载。放大流程图 ↗
Fig. 3. 从实际执行到视觉动作数据集下载 SVG ↓

接口状态 诊断数据导出与加载已验证;GR00T 训练尚未启动。

项目记录 · 2026.10.27 / 流程图用于说明工作方法,各路线独立核验。

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成果资料

成果资料原图