NVIDIA 研究团队在 ICRA 发布 8 项机器人仿真到现实迁移技术

OmniTools 5月28日消息，NVIDIA 研究团队在国际机器人与自动化会议（ICRA 2026）上公布了 28 篇被接收论文，其中 8 篇聚焦仿真到现实（sim-to-real）迁移技术，覆盖多臂协同调度、跨形态导航、动态抓取、精密装配及视觉-语言-动作联合建模等关键方向。

ScheduleStream 框架实现多机械臂并行规划，较传统方案提速 3 倍；COMPASS 导航策略在纯仿真训练下，于真实移动机器人与人形机器人上达成约 80% 导航成功率；Grasp-MPC 在杂乱桌面场景中对新物体的抓取成功率达 75%，显著高于 41% 的基线水平。

SPARR 方法将仿真策略与硬件端实时视觉校正结合，在 NIST 标准装配任务中成功率提升近 75%；PEEK 管道通过指令驱动的视觉注意力机制，使纯仿真训练策略在真实场景中的操作准确率提升达 41 倍；SEAL 技术则在运行时保障指令与动作一致性，带来最高 15% 的精度增益。