RoboGenesis 101 | RoboGenesis 101：基于 Genesis 的机器人学习实践

Genesis 基础

学习环境诊断、场景、刚体物理、机器人控制、逆运动学、相机与并行仿真。

从控制到抓取

搭建抓取场景，理解脚本化专家和演示数据获取。

从数据到策略

依次学习数据录制、模仿学习、域随机化、策略训练与闭环评估。

课程状态

当前 14 讲包含 8 个 cpu-verified 和 6 个 gpu-verified，0 个 planned、0 个 published。全部讲次均已达到各自验证状态；M5 的版本化 artifact 与发布验收完成前，不提前标记为 published。L01–L07 已通过各自的 CPU clean-kernel 验证，状态均为 cpu-verified；这些讲次的附加 AMD 路径也已在参考 R9700 环境按各自合同通过。L08 已通过双语 CPU 数值路径、 CPU+EGL 和参考 R9700 AMD+EGL 的脚本化专家验证；L09 已通过双语 CPU 诊断、CPU+EGL 和参考 R9700 AMD+EGL 的双相机录制与回读验证，两讲均为 gpu-verified。重编号后的 L12 训练内容也已通过 ACT、SmolVLA GPU smoke、checkpoint 审计和重载验证，状态为 gpu-verified。L10 已通过双语 CPU-only 数据读取与检查路径，状态为 cpu-verified。 L11 已通过双语诊断、CPU+EGL 和参考 R9700 AMD+EGL 的 bounded DR 录制、回读与 provenance 验证，状态为 gpu-verified。L13 已通过双语诊断、参考 R9700 AMD+EGL 单 checkpoint 闭环评估、matched reference/shifted rollout、H.264 视频与报告证据审计，状态为 gpu-verified；这不表示已经证明稳定成功率、OOD 鲁棒性或 sim-to-real。L14 是不影响核心 13 讲完成路径的可选进阶实践，已在固定 companion runtime 和 4× W7900D 上完成 base 0/10、100-step LoRA、DCP→HF merge、merged 0/10 及 20 个视频的必做路径验证，状态为 gpu-verified。两组结果是独立 aggregate 小样本，不能证明策略提升；resolved-seed matching、 8 卡、1000 回合 benchmark 和 full SFT 尚未验证。

讲次	主题	预计时长	硬件	状态
L01	导论、运行平台与环境诊断	30 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L02	场景、实体与仿真生命周期	90 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L03	刚体物理与稳定仿真	90 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L04	机器人模型、DOF 与关节控制	90 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L05	逆运动学、末端位姿与相机	120 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L06	并行仿真与批量 Franka 控制	90 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L07	抓取任务场景搭建	90 分钟	`cpu-ok`	`cpu-verified`
L08	演示数据获取与脚本化专家	120 分钟	`gpu-recommended`	`gpu-verified`
L09	合成数据录制与采数吞吐	120 分钟	`gpu-recommended`	`gpu-verified`
L10	数据集解剖与模仿学习 101	90 分钟	`gpu-recommended`	`cpu-verified`
L11	域随机化	90 分钟	`gpu-recommended`	`gpu-verified`
L12	ACT 与 SmolVLA 策略训练	150 分钟	`gpu-required`	`gpu-verified`
L13	闭环评估与 Capstone	120 分钟	`gpu-required`	`gpu-verified`
L14	可选进阶实践：使用 RoboTwin 数据微调 LingBot-VLA-v2	180 分钟	`gpu-required`	`gpu-verified`

讲次

主题

预计时长

硬件

状态

L01

导论、运行平台与环境诊断

30 分钟

cpu-ok

cpu-verified

L02

场景、实体与仿真生命周期