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created	2026-01-31

🤖 灵巧操作知识图谱

Dexterous Manipulation Knowledge Graph

研究方向: 动态非抓取灵巧操作 (Dynamic Non-Prehensile Manipulation) 维护者: 北京大学研究生 AI 助手: Claude Opus 4.5

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📚 知识结构概览

                    ┌─────────────────────────────────────┐
                    │         灵巧操作 (Dexterous         │
                    │           Manipulation)             │
                    └──────────────┬──────────────────────┘
                                   │
        ┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐
        │                          │                          │
        ▼                          ▼                          ▼
┌───────────────┐         ┌───────────────┐         ┌───────────────┐
│   物理建模     │         │   决策与控制   │         │   感知与学习   │
│  (Physics)    │         │  (Control)    │         │  (Learning)   │
└───────┬───────┘         └───────┬───────┘         └───────┬───────┘
        │                         │                         │
   ┌────┴────┐               ┌────┴────┐               ┌────┴────┐
   │         │               │         │               │         │
   ▼         ▼               ▼         ▼               ▼         ▼
Dynamics  Contact        Control   Optimization      RL    Representation
          Mechanics      Theory                            Learning

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🧠 Foundations — 核心理论

领域	文件	核心关注
🔧 [[Dynamics|动力学]]	Foundations/Dynamics.md	刚体/多体/接触动力学，ABA/RNEA 算法
🤝 [[ContactMechanics|接触力学]]	Foundations/ContactMechanics.md	点接触/软指/摩擦锥/LCP
📐 [[ComputationalGeometry|计算几何]]	Foundations/ComputationalGeometry.md	SDF/碰撞检测/神经隐式表示
🎮 [[ControlTheory|控制理论]]	Foundations/ControlTheory.md	阻抗控制/操作空间/MPC
📈 [[Optimization|优化理论]]	Foundations/Optimization.md	iLQR/凸优化/可微优化层
🎯 [[ReinforcementLearning|强化学习]]	Foundations/ReinforcementLearning.md	PPO/SAC/Sim-to-Real
🎲 [[StochasticProcess|随机过程]]	Foundations/StochasticProcess.md	GP/扩散策略
📡 [[SignalProcessing|信号处理]]	Foundations/SignalProcessing.md	EKF/触觉感知
🔬 [[InformationTheory|信息论]]	Foundations/InformationTheory.md	互信息/内在动机
🧬 [[RepresentationLearning|表征学习]]	Foundations/RepresentationLearning.md	多模态融合/流形

领域分类索引: [[taxonomy|Foundations/taxonomy.md]]

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🚀 Projects — 研究项目

[[Dynamic Non-Prehensile Manipulation|动态非抓取灵巧操作]]

基于惯性因果链的任务分类与仿真实现研究。核心观点：DNPM 系统通过 主动发力 → 高惯性状态 → 惯性力产生 → 对抗重力 的因果链条完成操作。

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📝 PapersRecap — 论文精读

论文	关联领域
[[Stability-Certified Reinforcement Learning: A Control-Theoretic Perspective]]	RL + Control
[[Elastic Time Step Reinforcement Learning, VTS-RL]]	RL + Optimization
[[LipsNet: A Smooth and Robust Neural Network with Adaptive Lipschitz Constant for High Accuracy Optimal Control]]	RL + Control
[[Weight-sparse transformers have interpretable circuits]]	Representation

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📥 MergeBuffer — 待处理

[!success] 处理完成 所有 MergeBuffer 文件已于 2026-01-31 完成分析和融合。 详细处理记录参见 [[_MergeIndex|MergeBuffer/_MergeIndex.md]] 管理流程参见 管理指南

状态	统计
✅ 已处理	10/10
📂 待处理	0

最近一次理论导师模式增强 (2026-01-31):

• StochasticProcess.md: 添加 SCP 严格数学定义
• InformationTheory.md: 添加 Empowerment 变分下界推导
• ComputationalGeometry.md: 添加 Support Mapping 凸共轭理论
• ControlTheory.md: 添加阻抗控制 Passivity 稳定性证明

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📖 Books — 参考书籍

• A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation (Murray)
• Deep Reinforcement Learning
• Optimization in Theory and Practice
• Theory of Deep Learning
• Data-based Linear Systems and Control Theory

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🤖 AI 管理指南

本知识库由 Claude Opus 4.5 协助管理，管理规范详见：

📋 .github/skills/knowledge-graph-management/SKILL.md

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