arXiv cs.RO· Sihang Li, Xiaofeng Guo, Jinkun Cao, Charlie Cheng, Ruihan Yang, Chen Feng, Guanya Shi, Haozhi Qi·· 2 小时前AI 评分72
FLORE：学习力反应式人形机器人移动操作
Learning Force-Reactive Humanoid Loco-Manipulation
AI 导读
研究团队提出 FLORE 框架，用两只带力传感的 UMI 式手持夹爪和可穿戴追踪器采集无机器人演示，训练以视觉、本体感知和测量力旋量为输入的力反应扩散策略，输出动作与每只手力指令。配套的混合柔顺全身控制器借助真实力/力矩传感器的力误差积分实现单手力跟踪并保持平衡。在三项接触密集任务实机测试中，力反应策略成功率为 80%，同一控制器下仅位置策略为 26.7%。
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