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TacEx: Taktile Neugier als gerichtetes Explorationssignal für Robotermanipulation
Das Paper stellt TacEx vor, ein Framework, das taktile Unsicherheit als Explorationssignal für Reinforcement Learning nutzt. In Simulationen lernt ein Roboter ohne Aufgabenbelohnungen Greifverhalten, und die gesammelten kontaktintensiven Daten verbessern offline trainierte Pick-and-Place-Policies sowie das Post-Training von Vision-Language-Action-Modellen. Die Arbeit ist ein Preprint und nicht begutachtet.