MANIPULATION
用于多任务推块操作的单一扩散策略控制器及其零样本仿真到现实迁移
Haitong Ma, Haldun Balim, Yang Hu, Bo Dai, Na Li
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种基于强化学习的扩散策略框架，用于多任务机器人推块操作，无需演示数据即可学习复杂操作。该策略在仿真中训练后，能零样本迁移到真实世界，适应不同目标位置、块形状、重量和表面摩擦等环境变化。
关键词
diffusion policyreinforcement learningmulti-task manipulationzero-shot transferblock pushing
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