Un gruppo di ricercatori guidato da Jinzhou Li ha presentato ReDex, un metodo per adattare all’hardware reale le politiche di manipolazione con mani robotiche addestrate in simulazione. Il sistema consente a una persona di correggere delicatamente i contatti delle dita, mentre la politica originale controlla le altre dita. Le sequenze di azioni che combinano la politica di base, i movimenti delle dita guidati da una persona e i dati sulla forza esercitata dai polpastrelli vengono usate per addestrare una nuova politica condizionata dalla forza tramite apprendimento per imitazione. Nei test su due attività caratterizzate da numerosi contatti, ReDex ha portato il successo nel capovolgere oggetti dal 14% all’86% e i progressi nella rotazione di un cacciavite dal 26% al 95,3%.
Perché conta
Dimostra un metodo pratico per trasformare le abilità delle mani robotiche addestrate in simulazione in azioni affidabili nel mondo reale, con un intervento umano minimo.
