Physical AI Lab 编辑部

通过追踪损失、估算内部状态、改善热路径、选择冷却和验证工作周期降额来管理机器人关节温度，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过径向、轴向和力矩载荷、刚度、预载荷、壳体设计、润滑、振荡和装配测试来选择机器人关节轴承，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

了解从直齿轮输入和偏心曲轴到摆线啮合、成对RV齿轮、输出和接头验证的RV减速器工作，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过定义构件、比率、行星相位、负载分担、间隙、级数、润滑和测试，设计机器人关节的行星减速器，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

打造一个机器人数据工厂，将演示、自主运行、干预和失败转化为可追溯的培训和评估事件，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

比较模仿学习与强化学习在机器人上，通过演示、奖励、探索、模拟、安全、转移和评估进行比较，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

构建分层物理人工智能安全，包含受限任务、验证的感知与规划、受限控制、独立保护和受控恢复，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

理解3.0.0版本 VDA 5050 主控系统与线路引导或自由导航的移动机器人之间的通信，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

了解 Figure的Helix 02层级结构，从语义目标和视觉运动关节目标到快速全身控制，以及证据边界，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

学习Gemini Robotics-ER 1.6空间推理、定位输出、 API工作流程、坐标处理、运动规划和机器人验证。