**Morphometric Imitation：基于形态学重定向与残差强化学习的灵巧手Sim-to-Real策略**

_Morphometric Imitation: From Morphology and Contact Aware Hand Retargeting to Sim-to-Real Visuomotor Policy_

> 该研究提出Morphometric Imitation框架，通过形态学优化（MMO）和残差强化学习（RL）将人类手物交互数据转化为机器人视觉运动策略。该方法在保持接触信息的同时解决形态差异问题，在三种机器人手上实现了89.3%的零样本真实世界成功率，显著提升了接触F1分数和动态重定向成功率。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.28660)