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NeuralActuator
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RSS 2026最佳论文奖聚焦机器人控制与感知领域的进展
机器人：科学与系统（RSS）会议公布了其最佳论文奖项，表彰在机器人控制和感知领域取得的进展。最佳论文奖授予了FlashSAC，因其在高维机器人控制中采用高效稳定的强化学习方法，显著缩短了训练时间。最佳学生论文奖授予了Muninn，因其使用缓存机制实现了更快的轨迹扩散模型。最佳系统论文奖则表彰了NeuralActuator，因其无需专用传感器即可模拟机器人动力学并感知外部力的能力。
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NeuralActuator 模型改进机器人动力学和力感知 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了 NeuralActuator，这是一种新颖的神经网络模型，旨在改进机器人动力学建模和外部力感知。该模型通过考虑摩擦和滞后等因素，解决了传统驱动器模型（尤其是在低成本平台上）的不足之处。NeuralActuator 联合预测用于轨迹传播的广义力代理、带有接触概率门的外部力以及电机状况评分。该系统已在 OpenManipulator-X、SO-101 和 Franka Emika Panda 等各种机器人平台上得到验证，证…