变形物体的机械人操作是机械人学领域的主题挑战，这类物体的动力学个性随状态动态变动且无法提前齐全观测，传统步骤难以实现跨类别、跨事俘的实时适配。
李飞飞团队结合德克萨斯大学奥斯汀分校在ICRA2026上提出的RAPID（Rapid Adaptation of Particle Dynamics）步骤，将急剧活动适配框架从刚体操作扩大至变形物体领域，通过粒子地位捉拿物体状态变动，设计双阶段训练战术实现仿真到真实世界的零样本迁徙。
这一钻研工作为变形物体移动操作提供了新蹊径，但局限也清澈：仍依赖仿真训练，且对形变极剧烈的特殊材质（如高弹性织物）是否同样有效，有待进一步验证。
三是现有sim2real步骤存在显著缺点，模型基步骤依赖齐全观测无法应对遮挡，系统辨识步骤需大量真实轨迹难以实时适配，基于真实世界数据的步骤令泛化性差、数据集规模受限。
同时，传统机械人步骤不足人类操作时的实时在线适配能力，要么将变形物体当作刚体处置，要么需针对特定物体提前大量训练，难以满足真实场景的多样化需要。
初次将状态变动纳入变形物体的动力学嵌入表征。融合刚体的质量、地位参数和粒子地位反映的状态变动信息，构建了更贴合变形物体个性的动力学描述系统，添补了传统表征仅关注刚体属性的缺点；
通过双阶段训练设计，将仿真中依赖的粒子地位、真实物理参数等“特权信息”，转化为仅通过机械人视觉观测（深度图像）和作为序列即可揣度的嵌入特点，彻底脱节了对仿真专属信息的依赖，实现了真实场景的信息适配；
全程基于机械人机载视觉传感器和关节角度信息实现训练，无需任何真实世界数据微调，直接实现零样本跨域迁徙，同时有效解决了操作过程中的物体遮挡、非俯视视角等真实场景常见问题。
与现有sim2real步骤相比，RAPID无需依赖物体宰割掩码、浓密描述符等中央表征，直接通过视觉观测和作为序列实现动力学揣度与作为规划，大幅提升了步骤在真实场景中的鲁棒性和实时性。
在OmniGibson仿真环境中，利用变形物体的真实粒子地位、质量、地位等特权信息，实现视觉活动战术和两个主题编码器的端到端训练，为后续真实世界的适配奠定基�。�
以变形物体的近期真实粒子地位和机械人作为作为输入，编码天生状态嵌入()，该特点专门表征物体的状态变动法规，是适配变形物体独有的主题特点；
将机械人单帧深度图像 ()、状态嵌入和动力学嵌入作为结合输入，输出22 自由度机械臂的全维度作为指令，通过强化进建实现端到端训练，实现仿真环境中变形物体操作的最优作为规划。
以机械人近期深度图像、关节角度和作为序列为输入，代替状态编码器天生揣度状态嵌入()，并以 Phase I 天生的真实状态嵌入为监督，通过 L1 损失让揣度嵌入无限逼近真实值；
输入与状态适配�？槠肴谎氖泳鹾妥魑畔�，代替动力学编码器天生揣度动力学嵌入()，同样以真实动力学嵌入为监督实现 L1 损失回归；
用两个适配�？樘焐拇Ф惹度�，代替Phase I中的真实嵌入，对视觉活动战术进行轻量强化进建微调；同时为预防两个适配�？楸嗦肴哂嘈畔�，阻断动力学适配�？榈阶刺逝淠？榈纳嫌翁荻�，确保二者在一样输入下，别离捉拿状态变动和刚体动力学的独立特点。
本阶段实现后，Phase I的状态编码器和动力学编码器将被舍弃，最终训练得到的模型仅蕴含视觉活动战术和两个适配�？�，齐全满足真实世界的无特权信息使用要求。
在真实世界部署时，RAPID无需任何额表微调，直接加载仿真训练得到的视觉活动战术和适配�？�，实现齐全自主的在线关环操作。
机械人通过机载RGBD相机获取224×224分辨率的深度图像（采集频率3Hz），同时实时采集自身关节角度数据，构建蕴含最近10组“深度图像-观测-作为”的滑动数据窗口；
将滑动窗口的多维度数据同步输入状态和动力学适配�？�，实时天生揣度状态嵌入和揣度动力学嵌入，实现对变形物体当前动力学个性的精准感知；
视觉活动战术以当前深度图像、关节角度和两个揣度嵌入为结合输入，输出机械臂的全自由度作为指令，领导机械人实现与变形物体的交互操作；
为保障视觉活动战术的功夫行为一致性，预防视觉噪声导致的作为抖动，嵌入特点并非逐帧更新，而是每5个功夫步更新一次，平衡实时性与不变性。
整个部署过程齐全自主进行，无需人类过问，可能有效应对真实场景中物体随机摆放、光照前提变动、操作过程中物体遮挡等各类复杂问题。
设置主流SOTA步骤为对比基线，并设计三组消融尝试，从定量和定性双维度验证RAPID的机能，所有真实世界尝试均使用仿真中从未出现的物体、环境和光照前提，仿照真实场景的未知性。
拔取DMfD（基于仿真专家演示的变形物体静态操作步骤）、DDOD（基于浓密物体描述符的变形物体操作步骤）为基线，由RAPID实现所有基线步骤的抓取和导航环节，仅让基线执行主题操作，保障对比平正性。
设计RAPID-No-Adapt（移除双适配�？椋APID-No-Shape（移除状态适配�？椋APID-E2E（跳过双阶段训练，直接端到端训练）三组消融尝试，验证各主题�？楹脱盗氛绞醯谋匾�。
此表，动力学嵌入的可视化了局显示，其特定维杜纂物体柔软度呈强有关性，且能实时跟踪物体刚度的动态变动，证明RAPID实现了对变形物体动力学个性的在线精准揣度。
泛化能力凸起：初次实现对未见动力学、类别、事俘变形物体的零样本操作，适配从柔软丝带、布料到刚性线缆、钱包的全领域物体，突破传统步骤“一类一训”的局限；
场景鲁棒性高：无需物体宰割、浓密描述符等中央表征，直接从视觉和作为信息揣度动力学，可应对真实场景的遮挡、非俯视视角、光照变动等问题；
训练效能优异：全程基于仿真训练，无需采集标注真实世界数据，大幅降低研发成本，相比真实数据驱动步骤更易规�；乒�；
实时性满足实操：仅通过机载传感器实此刻线揣度，嵌入特点周期性更新的设计，两全实时性与作为不变性，满足真实操作的功夫要求。
物体领域有约束：尝试对象均为幼型桌面变形物体，未验证对大尺度物体（床单、地毯）和特殊变形物体（粘弹性物体、流体）的适配能力；
环境如果较梦想：如果尝试环境为静态，未思考真实场景中的动态滋扰（如物体碰撞、报答滋扰），易导致动力学揣度和作为规划失效；
依赖仿真粒子建模：步骤主题依赖仿真中粒子地位对状态变动的表征，若粒子建模与真实物体状态变动法规误差较大，会降低sim2real迁徙机能。
RAPID的主题价值，在于初次买通了急剧活动适配框架从刚体到非刚体的扩大蹊径，提出了粒子地位表征变形物体状态变动的新范式，为变形物体未知动力学适配提供了通用步骤论。
穿越到随处做学校的小说伊尼戈·佩雷斯在比利亚雷亚尔青年球员即将参加西甲未来杯的一场比赛前，向他们传递了清晰、亲切且充满足球智慧的信息：享受比赛高于一切。这位“潜艇”（比利亚雷亚尔昵称）的新任教练，在毕尔巴鄂竞技青训营成长的经历让他深知青训的意义，他想告诉黄色潜水艇的青训球员们，关键是享受这段难忘的经历。“你们开心吗？我也曾和你们一样在青训营（毕尔巴鄂竞技的青训营）待过，我只能告诉你们，一定要享受这个过程。”伊尼戈·佩雷斯在给比利亚雷亚尔年轻球员的寄语中说道。教练强调，这类赛事的意义远不止于结果。对伊尼戈来说，重要的不仅仅是输赢或平局，而是孩子们和队友们一起体验比赛的方式。“无论输赢还是平局，希望你们回家时都能带着和朋友们一起享受比赛的感觉，并且已经尽力去完成教练的所有要求。”他表示。他的话完全契合青训足球的本质——在青训中，学习、努力和团队合作与比分同样重要。“记住这一点，但最重要的是玩得开心，这才是关键。”教练补充道。保·托雷斯的感人寄语 比利亚雷亚尔的核心球员、青训出身的典范保·托雷斯也想对比利亚雷亚尔的青训球员们送上寄语。这位中后卫鼓励他们带着雄心、喜悦和团队精神去迎接赛事。“去享受，去全力以赴，去挑战极限。去享受这个过程。”他说道。保还回忆了自己参加这项赛事的经历。“我参加过两次，两次都在四分之一决赛中失利。一次对阵最终夺冠的巴萨，另一次对阵阿尔梅里亚。这是你们长大后会深深铭记的经历。”他解释道。这位后卫还强调了支持队友的重要性，无论谁上场。“教练排兵布阵非常困难。你永远不知道谁会进球。珍惜你们上场的每一分钟，也为了你们的家人去享受。”他总结道。两条寄语传递着同一个核心思想：西甲未来杯是一项需要全力以赴竞争的赛事，但同样也是享受、分享和创造比利亚雷亚尔年轻球员们永生难忘回忆的舞台。“所有人都认为格列兹曼适合踢边路，但我一直觉得他可以胜任影锋或者中锋。”自2014年这名法国球星加盟马竞起，西蒙尼就多次表达过这个观点。在格列兹曼告别大都会球场时，西蒙尼对他说：“你初来球队时司职边路，我们将你移至中路，而你也成为了不知疲倦的得分机器。”穿越到随处做学校的小说《周府夫人(高)》身为一线教师，你心里一定藏着同一个期盼：盼着自己工作的学校越来越好，盼着教书能教得舒心、踏实，不用被杂事缠身心力交瘁。对于那些开屏广告的开发者而言，不管是“互联网大厂”还是“小作坊”，都应该明白一个道理，水能载舟亦能覆舟，一款好的APP要积累人气与好评，除了一鸣惊人式的初印象，更依赖于日积月累的口碑效应。开屏广告能带来短期的广告收益，但也会透支长期的品牌价值，当用户耐心达到临界值，那他们凭什么不会选择没有那么多烦人广告的可替代竞品呢？
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