arXiv Robotics· Aditya Kamireddypalli, Mat\'ias Mattamala, Jo\~ao Moura, Sethu Vijayakumar, Steve Tonneau, Subramanian Ramamoorthy·· 2 小时前AI 评分34
ContactKernels：用几何条件化力旋量自适应提议的富接触操作
ContactKernels: Adaptive Proposals using Geometry-COnditioned Wrenches for Contact-Rich Manipulation
AI 导读
ContactKernels 是一种接触自适应提议核，利用几何条件化的力旋量测量估计接触位置与局部接触几何，并据此调整采样分布：接触位置偏置搜索方向，接触法向塑造采样协方差。在仿真中配合 Predictive Sampling（PS）与 MPPI 控制器，平均插入成功率提升超过 50 个百分点；在真实机器人上成功率从 53.3% 提升至 90.0%，平均插入时间缩短 33%。
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