李飞飞团队发布 I3L：边部署边纠正，机器人长程任务成功率提升 68%
drfeifei · x · 2026-10-31
斯坦福李飞飞团队联合西北大学、Lambda 发布 I3L（迭代交互式模仿学习），瞄准全身移动操作机器人在长程任务部署中的「最后一公里」可靠性缺口。
核心思路：
- 配套开源低成本硬件接口 JoyLo+：操作员可在机器人部署中途，通过策略追踪的主从臂和触摸触发接管，对手臂、躯干、移动底盘进行协调纠正。
- 迭代循环：每次部署收集纠正数据后重新训练策略，再部署、再纠正，逐轮收敛到更新后策略的失败点。
- 评测覆盖 3 种机器人本体、8 个仿真与真实任务，其中 4 个为长程全身移动操作任务。
- 对照实验中，采用四轮 HG-DAgger 协议时，I3L 将自主成功率相对基线平均提升 68%。
论文、代码、模型与数据集均已开源。
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