# ReDex повышает успешность работы роборуки в реальных условиях

> Новый метод повысил успешность переворачивания предметов с 14% до 86%, а продвижение при вращении отвёртки — с 26% до 95%.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/ru/redex-boosts-real-world-success-of-simulation-trained-hand-policies

Исследователи во главе с Jinzhou Li представили ReDex — метод адаптации алгоритмов управления ловкой роборукой, обученных в симуляции, для работы на реальном оборудовании. Система позволяет человеку аккуратно корректировать контакты пальцев, пока исходный алгоритм управляет остальными пальцами. На основе серий действий, сочетающих работу исходного алгоритма, движения пальцев под контролем человека и данные о силе на кончиках пальцев, обучают новый алгоритм с учётом силы методом имитационного обучения. В испытаниях на двух задачах, требующих множества контактов, ReDex повысил успешность переворачивания предметов с 14% до 86%, а продвижение при вращении отвёртки — с 26% до 95,3%.

## Факты

- Успешность переворачивания двух предметов выросла с 14% до 86%.
- Продвижение при вращении трёх предметов отвёрткой выросло с 26,0% до 95,3%.

## Почему это важно

Метод показывает, как с минимальными корректировками со стороны человека превращать навыки роборуки, полученные в симуляции, в надёжные действия в реальных условиях.

## Источники и ссылки

1. [ReDex: Repairing Sim-to-Real Dexterous Policies by Finger-Level Compliant Interaction](https://arxiv.org/abs/2610.07525) – arXiv cs.RO, 2026-10-07

Обновлено: 2026-10-07