本研究提出了Bidex双手灵巧遥操作系统，解决了通用机器人训练中人类遥操作数据不足的问题。该系统结合动作捕捉手套与教师手臂，灵活且经济，实验证明在复杂任务中能更快提供高质量数据，对机器人技术发展具有重要意义。

本研究开发了低成本的遥操作系统DexPilot，利用视觉和触觉数据控制机器人，执行复杂任务。该系统支持多种机器人模型，结合虚拟现实技术，提升操作效率和稳定性。通过新型手部姿态回归网络和IMU追踪方法，增强了人机协作，适用于动态环境中的机器人操作。

本文介绍了DexMV平台，通过模仿学习提升机器人在复杂手部操作任务中的表现。研究使用RealDex数据集捕捉真实手部动作，增强机器人模仿人类的能力。提出了DIME框架和DexDeform方法，结合视觉和物理学改进机器人操作技能。此外，设计了低成本的遥操作系统DexPilot，提升机器人在多样化任务中的表现。