Dex-One2Many:一条人类视频训练灵巧手零样本迁移真实机器人
furongh · x · 2026-10-09
- Dex-One2Many 提出 Real2Sim2Real 新范式：仅需一条人类操作视频，即可训练出能泛化的灵巧手机器人策略。
- 核心是神经符号抽象：从视频提取任务的“场景图”（scene graphs），刻画各阶段必须满足的约束关系（物体位置、目标位姿、抓取方式等），作为归纳偏置。
- 场景图被用于在仿真中生成多样化的训练状态和 RL 奖励：约束规定“什么必须成立”，强化学习自行探索“如何在不同配置下达成”。
- 因此一次演示可泛化出多种完成任务的方式，学到的策略零样本迁移到真实灵巧手，能处理视频从未展示过的物体摆放与目标配置。
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