FACE：通过接触因式分解实现接触感知模仿学习

研究者提出接触因式分解模仿学习框架 FACE，将任务意图与环境相关的接触因素分离，用归一化、接触相对坐标表示交互力。框架通过学习到的接触法线估计器与在线摩擦估计器推断局部接触法线和有效摩擦尺度，在真实机器人接触密集操作中适应未见的表面属性与几何变化。FACE 无需更新策略参数即可调整执行，并在与适配到该设定的已有方法变体的对照实验中展示了跨接触条件的鲁棒泛化。