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arXiv Robotics· Yutong Liang, Quanquan Peng, Matthew Kim, Xiaolong Wang·· 4 小时前AI 评分47

FINGR:学习真实世界魔方求解的灵巧手控制

FINGR: Learning Dexterous Hand Control for Real-World Rubik's Cube Solving

AI 导读

FINGR(Future-supervised Interaction Network with Geometric Representations)将手指相对几何与未来交互预测结合,在真实灵巧手上实现 300 次转层尝试 99.0% 成功率,高于基础 flow policy 的 79.7%。该策略配合抓取与桌面辅助重抓,可解出全部十个打乱的 2×2×2 魔方,平均完整系统耗时约 137 秒。

来源:arXiv Robotics · arxiv.org