ReContact：从视频重建并重定向人体接触，用于接触丰富的人形机器人操作

ReContact 提出以物体为中心的接触计划，从人类视频重建并重定向人-物交互，用于接触丰富的人形机器人操作。该计划指定接触阶段、接触对、锚点、按压方向以及粘附或滑动模式，接触先验用于在遮挡下稳定物体位姿重建；在冻结的全身跟踪器之上训练残差策略，奖励其在计划锚点处以指定方向施力。仿真中大腿支撑的再抓取任务上，ReContact 在三个训练种子下以 83.5 的回合达成计划的双掌底部持握，最佳适配基线为 0.16%；一个在 247 条参考上训练的策略针对新摆放重新求解，将在工作空间内的管件传递成功率从 20.4%（仅用源参考）提升到 97.8%。