play2perfect

Play2Perfect 是一个面向接触密集型机器人装配任务的两阶段强化学习（RL）框架。它通过第一阶段‘自由交互预训练’（Play）在无约束环境中学习灵巧操作通用技能，再第二阶段‘任务微调’（Finetune）针对具体装配任务（如紧配合插入、梁结构组装、螺丝拧紧等）进行精细化优化。项目基于 Isaac Sim/Isaac Lab 构建，提供完整训练、可视化交互评估（viser）、离线成功率评测及轻量级仿真到真实部署参考。适用于需要高精度接触感知与动态力控的工业装配、机器人灵巧操作研究等场景。