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निपुण हेरफेर
निपुण हेरफेर बारीक, बहु-उंगली वाले हेरफेर कार्यों को संदर्भित करता है जो एक रोबोटिक हाथ की पूर्ण गतिज और संवेदी क्षमताओं का दोहन करते हैं — हाथ के अंदर पुनः पकड़ना, उंगलियों के पार वस्तुओं को रोल करना, कार्ड बांटना, सर्जिकल सिलाई और समान कार्य। निपुणता के लिए उच्च-DOF अंत-प्रभावक (5+ उंगलियाँ, प्रत्येक में 3+ जोड़), सघन स्पर्श संवेदन और जटिल संपर्क ज्यामिति के बारे में तर्क करने में सक्षम नीतियों की आवश्यकता होती है। सिमुलेशन में प्रशिक्षित सुदृढ़ीकरण सीखना (जैसे, OpenAI का Dactyl) और हाल की प्रसार-आधारित नीतियों ने सीमांत को आगे बढ़ाया है, लेकिन मानव-स्तर की विश्वसनीयता पर निपुण हेरफेर एक खुली अनुसंधान समस्या बनी हुई है। इसे व्यवहार में देखें: हार्डवेयर स्टोर →