手把手教机器人：斯坦福大学提出RTR框架，让机械臂助力人形机器人真机训练

人形机器人运动控制正成为强化学习新热点，但传统“仿真到现实”方法策略保守，限制性能上限。为突破瓶颈，研究者提出RTR系统（Robot-Trains-Robot），通过“教师”机械臂辅助“学生”机器人进行在线强化学习。教师系统不仅提供安全保障，还作为信号源与教练，提升训练效率与策略鲁棒性。结合三阶段微调算法与低维隐变量优化，RTR在真实环境中仅需20分钟训练即可将行走性能提升一倍，并在“荡秋千”任务中展现高效学习能力。该系统为未来人形机器人在真实世界中的自主学习提供了可扩展的新范式，相关论文已被CoRL 2025接收，代码已开源。
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