11:52官方账号arXiv cs.LG@Zhiyang Dou, John U. Onyemelukwe, Hangxing Zhang, Heng Zhang, Minghao Guo, Yunsheng Tian, Michal Piotr Lipiec, Joshua Jacob, Chao Liu, Peter Yichen Chen, Yuri Ivanov, Wojciech MatusikNeuralActuator 联合预测力矩替代、外力和电机状态，解决低成本机器人平台电流-力矩关系不可靠问题。研究引入 NAD 数据集，通过双臂遥测系统记录状态和外力标签。该模型在 OpenManipulator-X（5-DoF）、SO-101（6-DoF）和 Franka Emika Panda（7-DoF）上评估，平台成本从 500 美元到 3 万美元以上。低成本平台支持动力学和力评估，Franka 实验提供额外基准。作为预训练模块，NeuralActuator 可提升行为克隆性能。AI模型NeuralActuatorNAD力感知推荐理由：NeuralActuator 让几百块的机器人也能感知外力，不用额外传感器。它缩小了仿真和现实的差距，还能提升模仿学习效果。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NeuralActuator
官方账号arXiv cs.LG@Zhiyang Dou, John U. Onyemelukwe, Hangxing Zhang, Heng Zhang, Minghao Guo, Yunsheng Tian, Michal Piotr Lipiec, Joshua Jacob, Chao Liu, Peter Yichen Chen, Yuri Ivanov, Wojciech Matusik