LEAP Hand 手内旋转

叶旭航 LEAP Hand 机器人学习项目

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真实 LEAP Hand 标准圆柱体演示

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面向低成本 LEAP Hand 的本体感觉手内圆柱旋转项目。系统借鉴 HORA/RMA 的两阶段适应思路，将训练期特权信息压缩为 8 维 skill prior：先在 Isaac Lab 中训练具备稳定旋转能力的教师策略，再让可部署策略仅依赖本体感觉历史恢复同一先验。第二阶段通过教师-部署动作一致性约束和更宽的质心偏移覆盖缓解 OOD 退化，将常规圆柱体 OOD 成功率从 0.8750 提升到 0.9141，同时保持 ID 成功率 1.0000。同一个 Deploy-Refined checkpoint 可迁移到真实 LEAP Hand，在标准圆柱体和尺寸外圆柱体上均达到 10/10，细高饮料瓶达到 8/10，带棱角瓶则体现出当前接触几何泛化的边界。

仿真技能学习

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教师策略利用特权对象信息学习稳定的圆柱体连续旋转。

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Deploy-Base 仅依赖本体感觉历史恢复旋转技能。

OOD 适应与边界

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边界案例：Deploy-Base 在较大质心偏移条件下失稳失败。

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Deploy-Refined 通过动作一致性和更宽质心覆盖改善同类高风险样本。

真实硬件部署

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尺寸外小圆柱体，实机 10/10，20 秒内约完成一圈净旋转。

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细高近圆柱饮料瓶，实机 8/10，展示有限的真实物体迁移能力。

真实硬件局限

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局限案例：带棱角瓶的接触棱边会中断持续旋转。