BiSAIL：通过人类语言反馈实现在线交互式双手技能适应
机器人学
2026-03-30 v1
摘要
开发能够在人类生活环境中自主运行的通用机器人需要适应持续变化的任务条件。然而，在部署时将高维协调的双手技能适应于新任务变体仍是一项基本挑战。本工作中，我们提出了BiSAIL（通过交互式语言实现双手技能适应），一个通过交互式语言反馈实现离线学习的双手技能零样本在线适应的新颖框架。BiSAIL的核心思想是采用分层推理-然后-调节范式，首先从多模态任务变体中推断广义适应目标，然后通过扩散调制调节双手运动以实现推断的目标。在六个双手任务和两个双臂平台上的大量真实机器人实验表明，BiSAIL在人在回路中的适应性、任务泛化和跨具身可扩展性方面显著优于现有方法。本工作使开发可通过直观口头纠正由非专家用户灵活定制的自适应双手助手成为可能。实验视频和代码可在 https://rip4kobe.github.io/BiSAIL/ 获取。
引用
@article{arxiv.2603.26466,
title = {Adapt as You Say: Online Interactive Bimanual Skill Adaptation via Human Language Feedback},
author = {Zhuo Li and Dianxi Li and Tao Teng and Quentin Rouxel and Zhipeng Dong and Dennis Hong and Darwin Caldwell and Fei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26466},
year = {2026}
}
备注
11 pages, 15 figures, submitted to IEEE TMECH