多模态链条：从多模态人类视频中学习操作程序

本研究解决了从人类视频学习机器人操作任务时控制参数不足的问题。通过引入多模态链条（CoM）策略，该方法利用人类肌肉活动和音频信号的传感器数据，使机器能够提取任务计划和控制参数。实验表明，相比基线，CoM在任务计划和控制参数提取的准确性上提高了三倍，具有较强的现实应用潜力。