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GRASP：面向接触丰富任务的梯度引导采样物理运动重定向
GRASP: Gradient-Guided Sampling for Contact-Rich Physics-Based Motion Retargeting
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论文研究面向机器人学习的人类演示物理重定向，即寻找能在接触动力学下复现参考动作的机器人控制。作者提出 GRASP，将采样探索与梯度引导细化结合，无需可微仿真器；GRASP-TO 通过为存档 rollout 拟合局部二次代价模型，用其梯度引导 MCMC 更新，并用 Metropolis-Hastings 校正保持目标分布；GRASP-MPC 通过热启动滚动时域规划扩展到长演示。在灵巧手与人形机器人实验中。
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