arXiv cs.RO· Jiho Hong, Daeun Song, Sanghyun Kim, Mingyo Seo·· 2 小时前精选AI 评分61
FACE：通过接触因子分解的接触感知模仿学习框架
Contact-Aware Imitation Learning Through Contact Factorization
AI 导读
作者提出 FACE，一种接触因子分解的模仿学习框架，将意图任务行为与环境相关的接触因子分离，用归一化的接触相对坐标表达交互力。框架包含学习到的接触法向估计器和在线摩擦估计器，据此在执行时把力观测编码、把策略输出解码为物理运动与力指令，从而在不更新策略参数的情况下适应当前接触条件。作者在真机接触丰富操作任务上评估 FACE，测试了未见过的表面属性与几何变化，并与适配了先前方法的变体做了受控对比。
推荐理由
论文把接触力拆成任务行为与环境接触因子，为接触丰富操作在未见表面条件下的迁移提供了一种不改策略参数的思路。
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