KAIST 提出 H2RB：人类演示直接迁移训练机器人 VLA 策略
kaist-ai · hf · 2026-11-05
KAIST AI 与 RLWRLD 发布 H2RB（Human-To-Robot Bridge，arXiv 2026-11-03），让预训练 VLA 策略用非配对的人类演示适配新机器人，绕开昂贵的本体专属数据采集。
- 难点：人类与机器人在表征和动作空间存在巨大 embodiment gap，尤其 VLA 主要用机器人数据预训练时
- 两个接口桥接：几何锚定对齐（geometry-anchored alignment）把人类与机器人观测落到兼容表征；解耦解码器 tokenizer（decoupled-decoder tokenizer）共享动作 latent 而不强制单一动作映射
- 真实任务结果：物体搬运成绩从 8.0 提升到 51.8，技能迁移达 62.7（co-train 基线完全无法迁移人类演示技能）；物体位置变化下分布外迁移从 6.0 提升到 45.3
- 意义：人类演示可作为适配预训练机器人策略的可扩展监督来源
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