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bimanual manipulation
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PerAct2: 一个面向双手操作任务的感知器执行框架
扩展 RLBench 以进行双手操作的模拟基准测试，提供 13 项新任务和 23 个独特的任务变体，其中每个任务要求高度的协调和适应性。通过引入多种先进方法和 PerAct2 语言条件行为克隆代理，实现语言处理与动作预测的高效集成，使机器人
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5 days ago
ScrewMimic: 人类视频中的螺旋空间投影双手模仿
利用人类示范视频和自我监督策略微调，我们提出了一种名为 ScrewMimic 的框架，通过将两只手之间的相互作用建模为串行运动链形式进行双手操作，从而实现机器人学习双手操作行为。实验结果表明，ScrewMimic 能够从单个人类示范视频中学
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2 months ago
ALOHA 2: 强化的低成本双臂远程操作硬件
ALOHA 2 是 ALOHA 的改进版本，通过开源其硬件设计和提供详细教程以及 ALOHA 2 的 MuJoCo 模型，加速大规模双手操作研究的进程。
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5 months ago
使用强化学习实现人类水平的双手灵巧操作
提出了双手灵巧操纵仿真器 Bi-DexHands，可用于机器人学习多种操纵技巧，其中单一代理策略 PPO 可达到人类 48 个月婴儿的操作水平，而多代理策略可进一步帮助掌握需要灵巧双手协作的操作任务，但现有 RL 算法在多任务和少样本学习设
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2 years ago
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