Move, don't think：低分辨率近距传感器提升人形机器人避碰学习样本效率

论文研究以全身近距传感器作为归纳偏置，学习反射式避碰行为，并在强化学习环境中比较八种候选表征，包括隐空间压缩、未来接触预判、有损退化和特权状态估计。作者在刻意受限的样本与算力预算下端到端训练超过200台人形机器人玩简化版躲避球，发现低分辨率有损传感器比高分辨率全覆盖是更强的偏置，而预判接触发生的时间与部位反而降低了学习样本效率。该工作为预印本，结论基于仿真训练环境。