Soft manipulation上級
腱駆動剛軟指の解像度一貫ヤコビ場を学習するJacobian Flow Matching、スパースサンプリングで誤差分散24.87%減
本論文はプレプリントとして公開された。腱駆動剛軟指の非線形な動作を離散制御でも安定して予測するため、Conditional Flow Matchingに基づくJacobian Flow Matching(JFM)を提案した。単段予測ではグローバル平均RMSEをベースライン比で53%以上削減し、スパースサンプリング(ストライド8)のODE積分ではRMSE中央値を14.43%、誤差分散を24.87%改善して、剛軟結合システムのオフライン軌道最適化に使える局所モデルを提供した。