受益于高质量演示数据集的扩大 ，以及对Figure自研的Helix神经网络的视觉电机战术（visuo-motor policy）进行架构改进 ，机械人在高速工作负载下的不变性得以长足发展。
将前后两次视频对比 ，物流工作显著扩大至更多状态的包裹 ，除了尺度的硬纸盒 ，此刻还能够处置聚乙烯袋、信封和其它可折叠、皱缩或弯曲的物品。
针对分歧状态包裹 ，Helix采取即时调整抓取战术解决 ，例如际遇纸盒就双手高低一翻 ，际遇信封则一只手扶住 ，另一只手轻轻捏住边缘翻转。
值妥贴心的是 ，机械人还会轻轻拍打塑料包装以抚平起皱的货物条形码 ，这是机械人自己从演示中进建到的自适应行为 ，侧面凸显出端到端进建的优势。
尝试批注 ，增长训练数据能够显著提高吞吐量和正确性 ，在10到60幼时中 ，包裹的均匀处置速度约为4.05s ，吞吐量提高了58% ，条形码成功率也从88.2%升至94.4%。
钻研团队对Helix的视觉电机战术的架构进行了针对性改进 ，引入了新的内存和传感� ？� ，能更好地援手机械人感知环境变动。
例如 ，在初始摄像机图像中没有齐全显示标签 ，Helix就能够挪用前一时刻的图像帧 ，并节造手部将包裹旋转至标签可见的影象角度。
首先会观察当前状态（手、躯干和头部）并输出一幼段活动轨迹 ，反复沉新观察屡次后 ，再将全数状态归并输入 ，以确保� ？榧涞穆叫�。
由于状态汗青纪录保留了高低文 ，即便沉新规划或面对滋扰 ，机械人仍能维持稳重 ，例如当包裹抓取失败时 ，Helix会以最幼的延长迅速纠正活动 ，显著缩短了处置功夫。
为了赋予Helix触感 ，机械人施加在环境和指标上的力 ，被反馈送至神经网络状态输入中 ，以援手机械人动态调整活动过程 ，例如当它检测到与传送带接触时 ，会暂停向下持续活动。
无需单独的法式或模式开关 ，仅通过神经网络的视觉调节 ，倒鼐在一旁的人类伸出手 ，机械人就会自动认定这是交出物品的提醒 ，并将包裹递交给人类而不是传送带。
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