arXiv cs.RO· Jinzhou Li, Hadi Tabatabaee, Kelin Yu, Yuyin Sun, Cheng-Hao Kuo, Roberto Mart\'in-Mart\'in, Nima Fazeli, X. Alice Wu, Xianyi Cheng·· 2 小时前精选AI 评分71
ReDex：通过手指级柔顺交互修复仿真到真实的灵巧操作策略
ReDex: Repairing Sim-to-Real Dexterous Policies by Finger-Level Compliant Interaction
AI 导读
ReDex 是一个将仿真训练的灵巧操作策略适配到真实世界的框架，通过人工在柔顺控制下纠正选定手指的接触失败，同时冻结的基础策略继续控制其余手指，并利用触觉反馈训练独立的力条件策略。
推荐理由
针对仿真灵巧操作策略真机迁移中的接触时序与力控失效，提出人工局部纠正加触觉反馈的适配方法，并给出真机成功率对比。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org