arXiv · 工业智能研究摘要· Zibo Zhou·· 1 天前
KODA：利用人类第一人称演示进行人形机器人学习的运动学-观测数据对齐框架
KODA: Kinematics--Observation Data Alignment for Humanoid Learning from Human Egocentric Demonstration
AI 导读
预印本摘要称，研究者提出 KODA 框架，通过可复用的标准轨迹引导机器人视角合成并生成特定控制器的全身状态-动作监督，将人类第一人称 RGB 演示转化为全身 VLA 训练数据。在宇树 Unitree G1 的 4 项移动操作任务及 SONIC 与 HEFT 两种全身控制器评估中，该方法在仅有人类演示覆盖的测试条件下，宏平均成功率分别提升 45.0 和 46.25 个百分点。
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