Contact-Rich Manipulation중급
접촉 풍부 조작을 위한 고유수용 반사 행동 학습
이 프리프린트는 스프링, 평면, 레일 세 가지 상호작용 원시 요소로 시뮬레이션에서 학습한 고유수용 반사 정책을 제안했다. 이 정책은 상위 제어기의 작업공간 명령을 관절 위치 목표로 바꾸는 고정 실행 계층으로 동작하며 힘 센서나 기하 정보 없이 접촉력을 제한했다. 실물 평가에서 듀얼암 상자 들기는 모든 명령 깊이에서 성공했고 0.02mm 공차 페그 삽입 성공률은 기존 22% 이하에서 36~58%로 올랐으며, 시뮬레이션 표면 추종에서는 튜닝된 하이브리드 힘, 위치 제어와 유사한 힘 제한 성능을 보였다.