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底层控制器影响机器人盲策略的接触感知

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AI 综述

研究者 krishnamurthy 称,仅依靠本体感受训练机器人“盲策略”时,底层控制器设计决定系统能否从反馈历史中估计力矩。经过良好系统辨识的阻抗控制器或某些刚度位置控制器能够产生丰富信号,实现对力或力矩的隐式测量;力传感器与触觉传感器则可能进一步提升机器人行为、鲁棒性和速度。

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11月1日
  1. AGI Hunt
    研究者:底层控制器设计决定盲策略能否发现接触行为

    研究者 krishnamurthy 指出,仅依靠本体感受训练“盲策略”机器人时,底层控制器设计决定系统能否从反馈历史中估计力矩。良好系统辨识后的阻抗控制器或某些刚度位置控制器可产生丰富信号,隐式测量力/力矩;力与触觉传感则可能进一步提升行为、鲁棒性和速度。

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