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  • 智元D1开发教程 | Sim2Real全指南（下）——从训练诊断到Jetson Orin实机部署
    本文详细介绍了从策略接入、低级别控制链打通到实机部署的关键步骤，重点讨论了如何通过TensorBoard分析训练日志并调整训练配置，从而提高机器狗的实际表现。文章还介绍了如何将策略从桌面环境迁移到Jetson Orin等嵌入式设备上，形成了一个完整的Sim2Real流程。通过这些步骤，实现了从“能跑”到“跑得住、带得走、用得上”的目标，使强化学习策略更加实用和可靠。
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  • 如何让神经网络在硬件上飞驰？——神经网络芯片在机器人控制上的应用实例
    随着机器人技术的发展，尤其是从平面转向立体，机械臂的自由度增加导致运动规划变得更为复杂和计算密集。传统流水线式计算架构难以满足实时需求。一种基于FPGA的创新设计通过构建高度精简的“最小计算单元”来解决这一问题，显著提升了计算效率，并在有限硬件资源下实现了高精度末端轨迹跟踪。 本文详细介绍了一种基于最小单元PE的设计，用于实现坐标转换矩阵的并行计算。通过16个PE单元组成的坐标转换矩阵相乘单元PEs，能够高效地进行矩阵乘法运算。最终，该设计应用于PUMA560冗余度机械臂，成功实现了末端轨迹跟踪任务，误差控制在10^-3至10^-2量级，展示了FPGA在机器人控制领域的潜力。
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