仅靠关节本体感知的盲装策略实现毫米级 sim-to-real 插孔装配
证明本体感知足以支撑接触密集的精密操作,省去视觉/力/触觉传感器,对低成本高精度装配的落地很有参考价值

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仅靠关节本体感知的盲装策略实现毫米级 sim-to-real 插孔装配
证明本体感知足以支撑接触密集的精密操作,省去视觉/力/触觉传感器,对低成本高精度装配的落地很有参考价值

Ego2Contact 用人类第一视角视频预测触觉并迁移到机器人手
把人类视频转成机器人触觉监督,绕开触觉硬件采集瓶颈,是数据规模化的可行路径

多视角 LAM 预训练解 6D 动作歧义,下游策略成功率 +13.5%、真机 +20%
视频预训练+跨本体迁移是机器人学习热点,多视角消解 6D 歧义的结论直接指导数据采集策略

四足机器人仅用脚自主还原巨型魔方
足部灵巧操作、机载感知与 RL 技能蒸馏形成完整闭环,为接触密集的操作任务提供了可复用方法

Language-Forcing:用冻结 VLM 的语言描述对齐全身 world action model 的未来视觉特征,提升人形 loco-manipulation 性能
给 WAM 的视觉预测目标加上语义监督信号,可区分任务相关变化与背景噪声;对构建具身世界模型的团队是可直接借鉴的训练技巧

FCTS 用失败信号驱动地形课程生成,提升四足跑酷泛化
把课程设计变成由失败样本驱动的自动数据闭环,思路可迁移到其他策略训练场景

NVIDIA Cosmos 数据增强使工业真机导航成功率 65.3%→91.7%
学习导航在真实工厂获系统验证,Cosmos 合成数据闭环价值有实证

FOUND-IT 场景图接入移动操作完整流水线并实测其边界
把开放集 3D 场景图接入完整自主流水线并给出实测边界,是机器人空间记忆的系统级验证
