arXiv Robotics· Sihang Li, Xiaofeng Guo, Jinkun Cao, Charlie Cheng, Ruihan Yang, Chen Feng, Guanya Shi, Haozhi Qi·· 4 小时前AI 评分45
FLORE：学习力反应式人形机器人移动操作
Learning Force-Reactive Humanoid Loco-Manipulation
AI 导读
研究团队提出 FLORE 框架，用于学习力反应式人形机器人移动操作。该框架用两个力感知 UMI 风格手持夹爪和可穿戴追踪器采集无机器人演示，由力反应式扩散策略输入视觉、本体感知和实测力旋量，输出动作与每手力指令，再由带力跟踪的混合柔顺全身控制器执行并保持平衡。在机器人三项富接触任务中，力反应式策略成功率为 80%，仅位置策略为 26.7%。
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