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OminiAdapt: Learning Cross-Task Invariance for Robust and Environment-Aware Robotic Manipulation

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内容提要

本研究提出了一种新型模仿学习算法，旨在解决人形机器人在精确操作中的感知与控制复杂性问题。通过聚焦主要任务和采用空间注意机制，显著提高了任务成功率，展现出良好的稳健性和可扩展性，为人形机器人的自主学习与控制提供了新思路。

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标签

robotic 人形机器人 任务成功率 感知与控制 模仿学习 空间注意机制
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