Dex-One2Many:一条人类视频教会机器人灵巧操作,四种种手 95% 成功率
jbhuang0604 · x · 2026-11-09
首尔国立大学、马里兰大学与 KAIST 团队发布 Dex-One2Many（CoRL 2026 Scaling H2R Workshop 口头报告）：仅从一条人类演示视频学会灵巧操作，并能泛化到视频中从未出现过的初始姿态、目标姿态和抓取方式。
- 关键洞察：将视频抽象为序列化场景图（scene graphs）来引导强化学习，既能高效探索，又保留广泛泛化能力——超越单纯模仿。
- 结果：涵盖直接操作（玩偶、罐子、盖章）和工具使用（锤、扫）5 个任务，每个任务仅从一条人类视频学习，通过只换机械臂/灵巧手模型和抓取集合，在 4 种臂-手本体上达到 94.6–96.8% 平均成功率；基线方法只在场景与视频一致时成功。
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