宇树G1终于学会了“看+想+抓”:OpenClaw多模态+Skill库开源方案

机智流 2026-06-03 18:00

宇树G1终于学会了“看+想+抓”:OpenClaw多模态+Skill库开源方案图1


> 本文转载自「深蓝 AI 大课堂」


当前AI大模型不仅能够进行流畅的对话、撰写文章、编写代码,OpenClaw生态也随之爆发式增长,在更多场景中更展现了强大的泛化能力决策自我进化的能力。但一个关键问题横亘在具身智能领域:大模型只会“说”,不会“做”

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人形机器人OpenClaw项目架构图

那么,如何让LLM真正理解物理世界并驱动机器人完成导航→识物→抓取→返回这样的长时程任务?这不是简单的API调用,而是需要打通从语义理解到底层运动控制的完整技术栈——从Agent框架的任务拆解,到机械臂的逆运动学解算,再到灵巧手的力控抓取

为此,深蓝学院开设了《人形机器人项目实战——OpenClaw驱动的人形机器人Agent程,本课程深度集成OpenClaw Agent框架与宇树G1人形机器人,构建一套完整的具身智能系统——为大模型装上实体“手脚”与多模态感知,通过自然语言指令(语音/文字/命令行)直接驱动机器人自主完成行走、导航、抓取、建图、记忆以及长时程无人工干预作业。

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两天线下高强度真机实训,你将亲手完成:从0搭建Agent技能库(导航、人脸识别、语音交互、物体识别),为G1适配灵心巧手O6灵巧手,完成机械臂逆解与AnyGrasp抓取位姿估计并封装自主抓取Skill,部署ABot‑Claw三层架构(OpenClaw/Robot/Service),最终让G1具备从意图理解到物理执行的完整能力,在真实场景中完成长时程复杂任务

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课程大纲

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课程亮点

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适合人群

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软硬件设备

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