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접촉이 풍부한 조작 모델
삽입, 힘에 민감한 조작, 촉각적 추론 및 접촉이 풍부한 제어 루프를 위한 로봇 학습 모델을 선택합니다.
접촉이 풍부한 작업은 종종 모델이 올바른 신호를 볼 수 없기 때문에 실패합니다. 네트워크가 너무 작기 때문에 아닙니다.
가장 중요한 것은
- ** 신호 합성** 촉각, 힘, 그리고 자기 수용 신호는 종종 더 큰 시력 척추보다 더 중요합니다.
- ** 복구 행동** 모델은 재시험, 슬라이드 및 미세 조정 작업을 처리해야 합니다.
- 연연성 용납 실제 제어 루프는 예측 가능한 추론 행동을 필요로 한다.
유용한 출발점
- [방산 정책]
- [BridgeVLA]
- [촉촉성 감지 연구]
주요
접촉이 풍부한 작업에 있어서 더 나은 감독과 신호 설계는 일반적으로 가장 큰 일반적인 모델을 쫓는 것을 능가한다.
접촉이 풍부한 정책 설계에 도움이 필요하십니까?
우리는 더 어려운 조작 작업에 대한 감지, 데이터 및 평가의 범위를 확장할 수 있습니다.
여기 있는 모든 VLA는 여러분의 직접적인 시위에 맞춰 조정될 수 있습니다.