哈佛发布 GRASP：无需可微仿真器优化灵巧手动作

哈佛计算机器人组发布 GRASP（Gradient-Guided Sampling for Contact-Rich Physics-Based Motion Retargeting），用于在物理仿真中精修人类演示，帮助强化学习学会笔旋及 humanoid 交互等接触丰富任务。该方法结合基于采样的探索与梯度引导精修，无需可微仿真器动力学，核心思路是复用已收集的 rollout（包括被拒绝的候选）拟合局部代价模型来恢复梯度，优化灵巧手与 humanoid 的动作重定向。

2026-11-01 ~ 2026-11-01 · 2 条相关