触觉运动操作策略

Sim2Real 跨域泛化

通过对抗域自适应和注意力机制，实现从仿真到现实的管状物体操作技能泛化，无需对真实环境重新训练。

Yongqiang, Zhao · Jing, Xingshuo · 钱堃 · Gomes, Daniel Fernandes · Luo, Shan

Robotics and Autonomous Systems 2023

技术优势

未见物体也能操作

域自适应网络对齐了仿真与现实的触觉特征分布，使在仿真中学习的位姿估计能直接用于未见过的管状物体。

真实环境即插即用

策略在强化学习框架中训练后，无需对真实环境重新训练即可部署到人机协作和移液场景。

应用场景

• 实验室自动化机器人：让机器人自动完成移液、试管摆放等操作，替代人工重复劳动。
• 机器人操作：利用触觉反馈实现未知管状物体的稳定抓取和插拔。
• 触觉感知：通过触觉进行管状物体位姿估计，弥补视觉遮挡等不足。
• 人机协作：机器人与人协作完成试管放置，提升实验效率和安全性。