提出人机交互的概率物理数字孪生框架

Yushen Hu 等研究者在 arXiv 提出概率数字孪生框架，把质量、摩擦、质心等难以精确获取的物理属性用概率分布而非固定值表示，通过对这些分布上的动作进行仿真，预测一系列可能结果及其概率，用于在物理不确定性下指导人和机器人的动作。 作者在人机交互场景中演示了该框架，包括向用户传达仿真结果的界面，以及显式考虑不确定性的机器人规划策略。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。