DONIC 双手机器人追踪成功率 86.79%，远超此前 SOTA 的 9.43%
liuziwei7 · x · 2026-10-27
南洋理工大学 Ziwei Liu 团队（Ropedia）发布 DONIC 论文，解决「一套策略控制两只机器手而人类演示中左右手分工不一致」的问题：
- 任务设定：参考追踪——将人类双手交互重定向到机器手，让策略复现物体运动。
- 核心方法：PPO 与行为克隆闭环结合，每次成功的 rollout 都回收为新演示；每只手按其在片段中的接触角色单独给奖励，并按片段居中 advantage，避免简单样本淹没困难样本。
- 配套数据集 BiHOI：1,575 条多视角序列、229 个物体、14.77 小时，强调持续性双手交互。
- 结果：未见轨迹成功率 86.79%（此前最好的 Dexplore-bi 仅 9.43%）；held-out 物体上 57.32% vs 11.59%，且为单一 checkpoint 的通用策略。
- 局限：全部在 Isaac Gym 仿真中完成、限于单物体任务，接触角色奖励能否迁移到真实机器手（接触噪声大）仍待验证；论文同时展示了金属工具、托盘、盒子等真实世界评估片段。
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