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Science Robotics 顶刊综述：Learning-based 动力学模型，如何破解机器人复杂操作难题？
本文基于Science Robotics综述文章，系统探讨了学习型动力学模型(LBDMs)如何帮助机器人掌握复杂操作能力。文章分析了感知、动力学和控制三大核心模块，介绍了从像素级到潜变量等五种状态表示方法，揭示了机器人如何通过数据驱动方式学习物理直觉，实现从‘看-想-动’的完整闭环，为解决机器人复杂操作难题提供了新思路。
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