【全身灵巧操作:3D扩散策略、力自适应与接触显式学习】第六章 从人类视频学习操作技能
目录第六章 从人类视频学习操作技能6.1 人类视频学习的动机与挑战6.1.1 传统示范学习的瓶颈6.1.2 人类视频作为学习源的优势6.1.3 核心挑战:视角、遮挡与动态6.2 DexMan框架:从视频到双臂操作6.2.1 手部-物体姿态估计6.2.2 基于接触奖励的策略优化6.2.3 仿真环境重建与策略训练6.3 第一人称视角学习(Ego-Centric Learning)6.3.1 主动视觉与手部协调6.3.2 人-机器人视角对齐6.3.3 跨形态技能迁移第六章 从人类视频学习操作技能6.1 人类视频学习的动机与挑战6.1.1 传统示范学习的瓶颈动捕设备的高成本与部署复杂性限制了传统示范学习的规模化。光学动捕系统需要多个高精度相机、反光标记点和专业校准,单套设备成本可达数十万美元;惯性动捕系统虽然便携,但存在漂移累积和磁场干扰问题。
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