PiHand 用手物交互先验将灵巧手 RL 训练样本需求降低 10 倍

图宾根大学、马普所与 UC Berkeley 团队发布 PiHand 物理 grounded 灵巧手操作框架，将专家策略蒸馏为统一的手物交互先验，在隐空间内进行强化学习。训练量减少 10 倍即可匹敌最强基线，并在 GRAB、DexYCB 数据集上零样本泛化到未见物体和轨迹，可完成抓接球和双手递接任务。