arXiv cs.RO· Zhengdong Hong, Guofeng Zhang·· 5 天前AI 评分65
从人类数据学习物体中心运动先验，用于机器人灵巧操作
Learning Object-Centric Motion Priors from Human for Robotic Dexterous Manipulation
AI 导读
该论文提出从人类手物交互（HOI）数据集中学习整体预测未来手物状态，并将预测的物体未来状态作为强化学习的通用奖励项，减少对任务专属奖励工程的依赖。作者在仿真和真实世界的三个操作任务上实验，称在成功率和针对新物体的泛化性上优于现有 SOTA 方法，并验证了跨本体兼容性，可将技能部署到不同机器人手上。该工作已被 AAAI 2026 接收为 oral 论文。
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