Dex-One2Many：一条人类视频训练多种构型机器人灵巧操作

研究团队提出 Dex-One2Many，采用 Real2Sim2Real 路线，仅需一段单一场景下的人类操作视频即可训练出灵巧手机器人操作策略。核心方法结合神经符号抽象与新提出的「受控多样化」技术，使策略能零样本迁移到真实机器人，并泛化到不同构型机器人、不同物体位置与目标等场景，大幅降低了机器人操作策略的数据采集成本。

2026-10-09 ~ 2026-10-10 · 2 条相关