Dex-One2Many用单条人类视频训练机器人灵巧操作并泛化至四种臂手本体

首尔国立大学、马里兰大学与 KAIST 团队发布 Dex-One2Many，仅从一条人类演示视频学习灵巧操作，并泛化到未见过的初始姿态、目标姿态和抓取方式。该方法用序列化场景图引导强化学习，在玩偶、罐子、盖章、锤和扫等 5 个任务中，于 4 种臂手本体上达到 94.6–96.8% 平均成功率。