从抓取到灵巧操作：面向灵巧操作的大规模抓取预训练

研究团队提出用大规模灵巧抓取数据预训练分层模仿学习框架的低层控制器，再在下游任务示教上微调，以支持关节工具使用中的功能灵巧性。他们从大规模灵巧抓取标注构建了 355k 条轨迹的抓取预训练数据集，并推出包含六项关节工具使用任务的仿真基准 DexCraft。在仿真和实机实验中，该方法优于端到端扩散策略基线和从零训练的分层策略，实机全任务成功率比 DP3 高 33.3 个百分点。