Amazon 与密歇根大学提出 HydroShear 触觉模拟方法，机器人零调参迁移达 93% 成功率

Amazon 与密歇根大学提出 HydroShear，通过路径相关力追踪改进水弹性接触模型，让模拟器准确建模软体指尖的触觉剪切力，支持 GPU 并行的大规模强化学习训练。策略完全在仿真中训练后直接部署到配备 GelSight Mini 传感器的真实 Franka 机器人，四项接触密集任务平均成功率 93%，显著高于基线 TacSL 的 34% 和 FOTS 的 58% 至 61%。