arXiv · cs.RO· Hongyu Wu·· 21 小时前精选AI 评分70
RoboSTD: 通过矢状面镜像实现零样本单臂到双臂迁移的双臂学习方法
RoboSTD: Zero-Shot Single-to-Dual Transfer via Sagittal Mirroring for Bimanual Learning
AI 导读
香港科技大学提出RoboSTD方法，通过矢状面镜像将单臂机器人数据转化为可执行的对侧伪演示数据，并利用LLM生成时空协调约束，指导双臂策略学习。在AgileX ALOHA平台上的实验表明，无需额外双臂演示数据，RoboSTD使杯子收集任务中平均收集数量达到单臂基线的2.11倍。
推荐理由
通过镜像单臂数据生成双臂训练样本，解决了双臂机器人学习数据稀缺问题。
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