EnergyAction：基于能量模型的单手到双手组合
机器人学
2026-03-24 v1
摘要
近期单手操作策略的进展通过丰富的训练数据和成熟的模型架构在多样化机器人任务上取得了显著成功。然而，将这些能力扩展到双手操作仍然具有挑战，原因在于缺乏双手示范数据以及协调双臂动作的复杂性。现有方法要么依赖大量双手数据，要么未能有效利用预先训练的单手策略。为此，我们提出 EnergyAction，一种通过能量基模型将单手操作策略组合迁移到双手任务的新框架。具体而言，我们的方法包含三个关键创新。首先，我们将单个单手策略建模为能量基模型，并利用其组合特性来组合左臂和右臂动作，从而实现单手策略向双手策略的融合。其次，我们引入通过能量约束实现的能量基时空协调机制，确保生成的双手动作具备时序一致性和空间可行性。最后，我们提出两种不同的能量感知去噪策略，根据动作质量评估动态调整去噪步骤。这些策略确保在保持优异计算效率的同时，生成高质量的动作。实验结果表明，EnergyAction 有效地将单手知识迁移到双手任务，在模拟和真实世界任务上以最少的双手数据实现卓越性能。
引用
@article{arxiv.2603.20236,
title = {EnergyAction: Unimanual to Bimanual Composition with Energy-Based Models},
author = {Mingchen Song and Xiang Deng and Jie Wei and Dongmei Jiang and Liqiang Nie and Weili Guan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.20236},
year = {2026}
}