KlaskTron开源低成本物理对抗多智能体RL平台

Aswin Ramachandran等作者提出KlaskTron，一个基于桌面游戏KLASK的开源机器人测试台，用于物理对抗多智能体强化学习（MARL），成本低于2500美元。平台采用双CoreXY龙门架与高扭矩无刷电机，并提供NVIDIA Isaac Lab数字孪生，以及基于学习神经执行器模型的sim-to-real基线。 作者称该基线实现零样本策略迁移，训练出的智能体表现出涌现的对抗行为；该结论来自作者自述，尚未见独立验证。硬件CAD/BOM与装配文档、推理软件栈、仿真与MARL配置均已公开。 论文标注的期刊引用为2026年7月悉尼RSS会议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。