연구진이 저가형 서보 플랫폼의 액추에이터 동역학 모델링을 위해 NeuralActuator를 개발했어요. 이 모델은 시뮬레이터와 유사한 제너럴-에포트 서로게이트를 예측하고, 센서 없이 외부 힘을 감지하며, 모터 상태 점수를 평가하는 기능을 제공해요.
Neural Actuation Dataset (NAD)을 공개했는데, 로봇 상태, 액추에이터 텔레메트리, 외부 힘 레이블을 함께 기록했어요. 토크 서로게이트는 포즈 궤적을 통해 직접적인 제너럴-에포트 레이블 없이 학습하고, 힘, 게이트, 모터 상태 헤드는 직접적인 감독을 받아요.
OpenManipulator-X, SO-101, Franka Emika Panda 등 다양한 액추에이터 패밀리와 플랫폼에서 NeuralActuator를 평가했는데, 저가형 플랫폼은 동역학 및 힘 평가를 지원하고, Franka 실험은 추가적인 페이로드-힘 추정 벤치마크를 제공했어요.