Action model
直接生成joint control signal 而非使用优化方法来计算IK,这个事情为什么成立？
虽然机器人的自由度很高，但是人类的动作模式实际上聚集在较为低维的manifolds中。而且更多时候model学习的是dynamics而不是kinematics, 在局部是线性的，并且不是由 raw x 生成 q,而是已经有一个reference prev q 相当于作为一个比较好的initial guess,并且有高频closed loop 修正而非开环地一次计算。
直接生成joint control signal 而非使用优化方法来计算IK,这个事情为什么成立？
虽然机器人的自由度很高，但是人类的动作模式实际上聚集在较为低维的manifolds中。而且更多时候model学习的是dynamics而不是kinematics, 在局部是线性的，并且不是由 raw x 生成 q,而是已经有一个reference prev q 相当于作为一个比较好的initial guess,并且有高频closed loop 修正而非开环地一次计算。