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EgoPhys
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新框架从第一人称视角视频中估计力和功
研究人员开发了 EgoPhys，一个旨在从操纵任务的第一人称视角视频片段中估计峰值接触力和机械功的新框架。该系统利用接触感知空间聚合 (CASA) 来增强与交互相关的特征，并利用目标特定多专家时序路由 (TMTR) 来为单独的力和功预测建模各种线索。EgoPhys 在 Hoi! 数据集上表现出显著的改进，在峰值力和机械功方面均实现了较低的平均绝对误差。
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EgoPhys框架从第一人称视角视频生成可变形物体物理模型
研究人员开发了EgoPhys，一个能够从仅RGB的第一人称视角视频中创建可变形物体可泛化物理模型的新框架。该系统使用紧凑的代码本来预测弹簧刚度场，从而无需进行每次弹簧的优化即可生成可变形的数字孪生。在真实的xArm6机器人上进行测试时，EgoPhys证明了其作为内部世界表示的实用性，有助于可变形物体规划，表明第一人称视角视频是真实到模拟管道的有前途的途径。