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proprioception
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新的PACE方法利用本体感觉增强机器人仿真到现实的迁移
研究人员开发了一种名为PACE（本体感觉锚定的跨模态编码器）的新方法，以改进强化学习策略从仿真到现实机器人任务的迁移。PACE利用在仿真和硬件中保持一致的本体感觉数据来锚定视觉和力/扭矩表示。这种方法有助于模型抑制特定于域的视觉变化，并专注于与任务相关的运动线索。在四个接触式装配任务上部署时，使用PACE训练的策略在现实世界中达到了93.3%的成功率，sim-to-real迁移损失极小，优于基线方法。
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机器人通过视觉和本体感觉推断接触以进行操作
研究人员开发了一个名为 NoContactNoWorries 的新基于 Transformer 的框架，该框架仅使用视觉和本体感觉来推断机器人操作的接触状态。这种方法模仿了人类的具身感知，为触觉传感器提供了一种经济高效的替代方案。该系统已证明其能够支持下游强化学习代理进行手中的物体重新定向，甚至可以泛化到新颖的物体。