研究提出基于物体重定向的人类示范跨本体机器人训练方法

研究人员提出一种跨本体机器人后训练数据生成方法，通过重定向物体位姿轨迹而非人手动作，使手机等简单设备采集的人类演示能够转化为不同构型机器人的训练数据。该方案提取物体的位姿时序、接触区间及三维重构模型，结合机器人结构模型在仿真中评估运动可行性。 在包含 8 种机器人与 42 次采集的 157 组仿真测试中，运动可行性通过率为 31.2%，失败占 52.2%，拒绝占 14.0%。研究团队目前尚未基于该数据记录训练实际控制策略，策略在真实机器人上的表现仍待验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。