手眼自主配送：从人类动作与视觉感知中学习的人oid导航、 locomotion 与到达
机器人学
2025-08-11 v2
摘要
我们提出了手眼自主配送(HEAD)框架，从人类动作和视觉感知数据中学习导航、 locomotion 和到达技能。我们采用模块化方法，其中高级规划器命令手臂和眼睛的目标位置和姿态，由控制整个身体运动的低级策略实现。具体而言，低级整个身体控制器学习跟踪三个点(眼睛、左手和右手)，而高级策略则来自 Aria 眼镜收集的人类数据。我们的模块化方法将自我中心视觉感知与物理动作解耦，促进了高效学习和对新场景的可扩展性。我们在仿真和实际环境中评估了该方法，展示了人oid 在设计用于人类的复杂环境中进行导航和到达的能力。
引用
@article{arxiv.2508.03068,
title = {Hand-Eye Autonomous Delivery: Learning Humanoid Navigation, Locomotion and Reaching},
author = {Sirui Chen and Yufei Ye and Zi-Ang Cao and Jennifer Lew and Pei Xu and C. Karen Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03068},
year = {2025}
}