具身智能arXiv cs.RO4 天前
Manifold Generative Annealing for Contact Constraint-aware Impedance Control with Reinforcement Learning Prior
提出流形生成退火（MGA）框架，将预训练强化学习策略组织为结构化序列提案，再通过基于模型的推演进行细化与选择，并利用实现感知的流形细化对齐任务约束与局部可达物理响应。该方法面向接触丰富的机器人任务，在表面扫描、插孔与人形推挤实验中提升了阻抗控制在标称与传感偏移下的安全成功率。