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Modelos para la manipulación rica en contacto
Elegir modelos de aprendizaje robótico para inserción, manipulación sensible a la fuerza, razonamiento táctil y bucles de control ricos en contacto.
Las tareas ricas en contactos a menudo fallan porque el modelo nunca ve las señales correctas, no porque la red sea demasiado pequeña.
Lo que más importa
- ** Fusión de señales** Las señales táctiles, de fuerza y de propriocepción a menudo importan más que las columna vertebral de la visión más grande.
- Comportamiento de recuperaciónLos modelos deben manejar retos, deslizamientos y microajustes.
- Tolerancia de latenciaLos bucles de control reales necesitan un comportamiento de inferencia predecible.
Puntos de partida útiles
- [Política de difusión]
- [BridgeVLA]
- [Investigación de detección táctil]
El principal punto de venta
Para el trabajo rico en contactos, una mejor supervisión y diseño de señales suelen superar la persecución del modelo general más grande.
¿Necesitas ayuda con la elaboración de políticas ricas en contactos?
Podemos ampliar la detección, los datos y la evaluación para tareas de manipulación más difíciles.
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Cada VLA aquí puede ser ajustado a sus propias demostraciones.
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