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摘要 - 机器人臂中的自主操纵是机器人技术中一个复杂而不断发展的研究领域。本文提出的工作是在机器人技术和机器学习领域的两种创新方法的交集。灵感来自具有变压器（ACT）模型的动作块，该模型采用关节角度和图像数据来预测未来的运动，我们的工作集成了基于双边控制的模仿学习的原理，以增强机器人控制。我们的目标是协同这些技术，从而实现更强大，更有效的控制机制。在我们的方法中，从环境中收集的数据是使用双边控制的关节角度，角速度和扭矩的关节角度，角速度和扭矩。该模型旨在预测领导者机器人的关节角，角速度和扭矩的后续步骤。这种预测能力对于在追随者机器人中实施有效的双边控制至关重要，从而可以进行更细微和响应的操纵。
双重：基于双边控制的模仿学习通过变压器的动作块
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