从演示学习操作：在线适应物体潜在物理属性

作者提出一种从演示学习的方法，联合学习动力学模型与物体特定的物理属性隐表示，并用在线估计的隐表示条件化模仿策略，使机器人能根据交互中获得的物理属性信息调整重抓取和接触位置等操作动作。执行时动力学模型与策略权重保持固定，仅根据预测观测与实际观测的偏差更新隐表示。在质心不同的物体上，真实世界与仿真实验显示在线适应可提升任务成功率，但仿真中演示未覆盖的质心位置成功率仍约30%，对未见物理属性的适应有限。