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

  • 大模型驱动的具身Agent:基于OpenClaw,实现LLM调度技能、共享记忆、主动规划,让G1人形机器人听懂自然语言指令,自主完成“导航 → 识物 → 抓取 → 返回”等长时程任务。

  • 移动操作LocoManipulation从底层IK逆解、AnyGrasp抓取位姿估计,到“边走边作业”的真实场景融合,打通视觉、导航、机械臂与灵巧手的协同控制。

  • 顶配硬件资源·真机实操:每组配备宇树G1(含NVIDIA Orin NX)+灵心巧手O6五指灵巧手+ RTX 4090工作站,两天全程真机开发,拒绝仿真空谈。

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适合人群

  • 具身智能与机器人从业者:提升硬件实操能力,突破职业发展瓶颈

  • 机器人/自动化/计算机/电子信息等相关专业的本科生/研究生:衔接行业实际需求,丰富实战项目经历与技术栈

  • 大模型与Agent开发者:寻求跨界,希望将大模型与Agent应用到具身智能与机器人领域

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软硬件设备

  • 机器人宇树人形机器人G1开发版,搭载NVIDIA OrinNX

  • 灵巧手灵心巧手O6五指灵巧手

  • 工作站RTX 4090/3090 GPU、显存≥24G、Ubuntu22.04操作系统

  • 技术栈Isaac Sim&Lab、MuJoCo、ROS2、OpenClaw、Hermes Agent

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