本研究探讨通过人类自我中心示范数据训练类人机器人，以提升其任务和平台间的鲁棒性与泛化能力。我们收集了与类人操作示范对齐的任务导向数据集，并训练了人类-类人行为策略（HAT），实现了人类与类人机器人的统一状态-动作空间。结果显示，人类数据显著增强了HAT的泛化能力和鲁棒性。