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Generative Policy
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新AI框架通过自适应刚度增强机器人协作
研究人员开发了一种新的自适应刚度框架，用于物理人机协作中的机器人。该框架使用基于RGB图像和关节力矩估计的生成式动作块采样，来预测多个未来动作序列。然后，利用这些采样动作的变化来动态调整机器人的关节刚度和阻尼。在一项协作运输任务中，与固定刚度和确定性基线方法相比，该方法显示出更高的成功率，表明其在平衡人机交互中的辅助和顺从性方面具有潜力。
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新的SCORE框架通过约束模拟训练改进机器人策略
研究人员开发了一个名为SCORE（Support-Constrained Off-Domain REinforcement）的新框架，用于改进机器人策略。该方法允许在模拟中进行强化学习，以提高真实世界机器人的性能，而无需进行广泛的真实世界训练。SCORE将模拟训练约束在预训练生成策略的能力范围内，确保学习到的行为可以迁移到硬件上，并避免不安全地利用模拟中的不准确之处。该框架在各种机器人操作任务中都显著提高了成功率和效率。