一套框架，覆盖从基础运动到全身控制
同一套训练流程适配人形、四足、机械臂与灵巧手，既能训练崎岖地形行走、后空翻、踹墙翻越等全身动作，也能训练抓取、开抽屉、灵巧手操作等任务。
机械臂 · 抓取方块
Franka
仿真训练的策略，直接部署到真机
依托 MotrixSim 的物理精度，训练好的策略已在人形、四足、灵巧手等多型真机上验证迁移。
仿真 · MotrixSim
真机
采集与学习重叠，同等硬件下训练更快
仿真采集与策略学习在同一周期内重叠运行，互不等待，端到端训练时间显著缩短。
四足训练案例
3–10×
同等硬件下端到端训练提速
12 秒
训练一次四足行走（实测）
202K
steps/s · 12,288 并行环境
测试环境 · RTX 4090 + Ryzen 9 9950X3D
分层架构，环境与训练解耦
训练环境与训练逻辑分层拆开，实现工程易扩展。
分层架构
01
用户接口层
训练推理可视化
02
训练算法层
训练算法网络优化器
03
环境实现层
环境配置环境实现奖励
04
物理仿真层
MotrixSim · 自研引擎MJCF 模型物理引擎碰撞检测
设计优势
- 模块解耦
- — 环境开发与训练逻辑完全分离
- 配置灵活
- — 支持分层配置和运行时参数覆盖
- 扩展性强
- — 通过注册系统轻松添加新组件
- 多后端兼容
- — 同一环境可使用不同仿真和训练后端
- 实验友好
- — 配置可保存、比较，确保实验可重现
社区版 vs 商业版
MotrixLab 开放免费社区版，供学术研究与学习；商业版面向商用与对外交付。