DexWild: Strategies for In-the-Wild Robots to Handle Diverse Human Interactions

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内容提要

本研究提出DexWild-System,通过人手操作收集多样化的机器人数据,降低成本并提升数据多样性。实验结果表明,该方法使机器人在新环境中的成功率达到68.5%,并实现5.8倍的跨体现泛化能力。

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关键要点

  • DexWild-System通过人手操作收集多样化的机器人数据,降低了成本。
  • 该方法显著提高了数据的多样性。
  • 实验结果显示,机器人在新环境中的成功率达到68.5%。
  • DexWild-System实现了5.8倍的跨体现泛化能力。
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