粒子模拟器或成工业机器人柔性抓手新方向

传统的基于学习的模拟器一直专注于模拟刚性物体的行为。MIT的研究人员已经打破这一局限，开发了一种全新的学习系统。这一系统显著提升了机器人对材料的操控能力，使其能够精准地将材料塑造成目标形状，并预测与固体和液体之间的相互作用。

这个独特的系统被称为基于学习的粒子模拟器。它不仅为工业机器人带来了更精细的操作体验，还为个人机器人带来了趣味横生的应用。想象一下，一个机器人能够自由地塑造粘土，或者精准地滚动糯米饭团以制作寿司。这一切的背后，都是基于学习的粒子模拟器的强大能力——让机器人在给定的力度下，精准预测每一次触摸将如何影响材料中的每一个粒子。

这篇研究成果已经发表在arxiv上。接下来，研究团队计划进一步优化这一模型，帮助机器人更好地预测在部分可观察情境下的行为。他们还将继续探索如何将这一模型与端到端的感知模块相结合，通过直接操作图像来实现更高级的机器人操作。随着研究的深入，我们期待看到更多令人激动的进步和突破。