跨控制器迁移：通过上下文行为自适应让单一策略适配多种控制器

研究提出一种跨控制器迁移框架，让单一策略在上下文内适应不同控制器。该方法用指令动作与机器人实际运动的示例编码控制器下的行为交互，再由 transformer 上下文编码器汇总，使策略无需为每种控制器单独学习。实验覆盖六种控制器类型及控制器增益与柔顺性变化，实机结果显示平均成功率比朴素数据合并高 33 个百分点，在未见控制器模式上达到 50% 成功率，在未见控制器增益上达到 52%，并能迁移到控制器专属数据有限的任务。在 USB 插入、表面擦拭等接触丰富任务中，行为交互上下文使策略不仅调整动作，也调整策略。