通过人类演示跨越人机体现差距的Sim-to-Real强化学习

本文解决了机器人灵巧操控技能学习中需要大量演示的问题，提出了一种仅使用一段RGB-D视频进行训练的全新框架Human2Sim2Robot。该方法通过提取任务特定组件，成功跨越人机体现差距，显著提高了任务学习的效率，相较于传统方法有着更高的性能提升。

本文提出了Human2Sim2Robot框架，旨在解决机器人灵巧操控技能学习中对大量演示的需求。该方法通过RGB-D视频训练，提取特定任务组件，显著提升学习效率和性能。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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