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FLEX：一种学习机器人无关的基于力的技能框架，涉及持续接触物体操作
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新框架，旨在解决物体操作中的持续接触挑战，特别是技能泛化问题。通过解耦机器人与物体，简化动作空间，从而提高训练效率，适用于多种机器人平台和物体类型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，解决物体操作中的持续接触挑战。
- 框架特别关注技能泛化问题，适用于不同机器人平台。
- 通过解耦机器人与物体，简化动作空间，提高训练效率。
- 采用力空间学习物体中心的操作策略，减少不必要的探索。
- 实验结果显示，该方法在训练效率上显著优于传统基线。
- 该方法能够有效应用于多种机器人平台和物体类型。
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