arXiv · 工业智能研究摘要· Haozhe Lou·· 2 天前
DexNinja：利用 Real-to-Sim-to-Real 数据引擎学习鲁棒的灵巧切割策略
DexNinja: Learning Robust Dexterous Cutting Policy with a Real-to-Sim-to-Real Data Engine
AI 导读
预印本摘要称，研究者提出 DexNinja 这一 real2sim2real 框架，通过自定义可微仿真器耦合机器人动力学、触觉接触与形变切割，将少量真实演示转化为密集的训练分布。在灵巧食物切片任务中，结合数十次真实演示与数百条仿真增强数据后，策略成功率可超 60%，比仅用真实数据提高 20% 以上，并能泛化至不同形状与大小的分布外物体。
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