DiffContact提出可微接触梯度，策略迁移实机

Gijeong Kim等作者提交论文，提出DiffContact：一种面向摩擦接触的平滑解析梯度，仅在后向传播中替换精确接触灵敏度，前向硬接触求解与实机 rollout 保持不变。该方法对 de Saxcé 修正的 Coulomb 摩擦二阶锥互补问题做中心路径松弛，使灵敏度在接触模式切换时保持连续，并随松弛消失收敛到精确灵敏度。论文已提交 IEEE Transactions on Robotics（T-RO），尚未见同行评议结果。 作者称，策略学习使用 10 万样本、在台式机上训练不到 2 分钟，所得策略无需微调即可迁移到硬件；实机上采用 trotting 策略的机器人可承受推力并穿越碎石和湿滑地面。在轨迹优化中，该梯度能找到精确梯度与 Signorini 松弛梯度遗漏的富接触解。上述实机表现与训练数据量、机器人型号及重复试验条件未在摘要中给出。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。