Sim-to-real manipulation中級
SARI、接触リッチ操作の空間カバレッジと接触物理を分離してシミュレーションと実機を共学習
本研究は、接触リッチ操作タスクを自由空間アプローチと接触インタラクションに分け、前者をフォトリアルなデジタルツインで、後者を少数の実機デモで収集するSARIを提案した。カメラ相対行動表現でπ0.5をポストトレーニングし、5つの実タスクで未見配置の完了を達成し、ランプタスクでは実データ収集時間を34.3%削減して未見配置成功率27.5%を記録した。本論文はarXivプレプリントである。