研究者提出跨机体机器人操作框架PACE

Shaocheng Liu等研究者提出两阶段跨机体统一操作集体学习框架PACE，旨在通过分离共享任务意图与具身动力学差异，解决跨机器人操作学习中的策略歧义与性能崩溃问题。该成果已被机器人会议IROS 2026接收。 预印本摘要显示，PACE包含离线预训练表征层与预测动力学适配决策层。在仿真测试中，其整体操作成功率超过93%，对动态分布外的零样本仿真机器人达89%，表现优于Transformer行为克隆和扩散策略基线；研究者还在实体KUKA机械臂上验证了零样本仿真到真实的迁移可行性。

AI 根据报道生成 · 43 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。