יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

לימוד עצמאי ללא-שוט באסמבלים עם תצפיות וכוחות

Proprioception-Anchored Cross-Modal Pretraining for Zero-Shot Sim-to-Real Contact-Rich Assembly
מחקר חדש: פיתוח טכנולוגיה לאסמבלים עם תצפיות וכוחות, ללא צורך באימון בעולם האמיתי. הטכנולוגיה, שנקראת PACE, משתמשת בטכנולוגיית LangGraph ומודל ה-Gemini.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.07534v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Contact-rich assembly remains challenging because it requires submillimeter spatial accuracy and reliable interpretation of forces during sustained contact. Although simulation-based reinforcement learning offers a scalable training paradigm, discrepancies in visual observations, contact dynamics, and force/torque (F/T) measurements often limit policy transfer. We observe that proprioception is comparatively consistent across domains because joint positions are expressed in a shared calibrated coordinate system and joint velocities are computed consistently in simulation and on hardware. Based on this observation, we present PACE (Proprioception-Anchored Cross-Modal Encoder), which supervises temporal visual and F/T representations
קרא במקור המקורי