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DexRoam：用人类全身示范训练双臂机器人

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AI 综述

香港科技大学、北京智源研究院、北京大学等机构联合提出 DexRoam，用第一视角人类全身示范训练移动双臂灵巧操作策略，该工作已被 CoRL 2026 接收。示范者只需佩戴 Meta Quest 3 头显和头戴式 ZED Mini 双目相机，即可同步记录第一视角视频、全身关节运动与手部关键点，无需外部摄像头、环境标记或额外身体追踪器。系统通过本体对齐、动作语义对齐和时间对齐三阶段缩小人机动作分布差异，团队称 MMD 与 SWD 指标分别平均降低 41.7% 和 31.1%。在 GR00T N1.7 和 π₀.₅ 两个 VLA 模型上，结合人类示范并将机器人数据量减半，仍能达到与完整机器人数据基线相近的任务表现。团队已开源采集与对齐代码及策略训练代码。

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最新进展11月6日 10:14

DexRoam 提出从第一视角人类全身示范学习移动双臂灵巧操作

报道时间线

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11月6日

10:14
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DexRoam 提出从第一视角人类全身示范学习移动双臂灵巧操作
香港科技大学、北京智源研究院、北京大学等机构联合提出 DexRoam，用第一视角人类全身示范训练移动双臂灵巧操作策略，该工作已被 CoRL 2026 接收。系统通过本体对齐、动作语义对齐和时间对齐三阶段缩小人机动作分布差异，MMD 与 SWD 指标分别平均降低 41.7% 和 31.1%。

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