HAND Me the Data：基于手部路径检索的快速机器人适应
机器人学
2025-10-28 v4
摘要
我们向社区交付了 HAND，这是一种通过人手演示教导机器人新操作任务的简单且高效的方法。HAND 不依赖通过遥操作收集的特定任务机器人演示，而是使用易于提供的人手演示，从与任务无关的机器人自由交互数据中检索相关行为。利用视觉追踪流水线，HAND 从手部演示中提取人手运动，并分两阶段检索机器人子轨迹：首先通过视觉相似性进行过滤，然后检索与手部行为相似的轨迹。在检索数据上微调策略，可在四分钟内实现任务的实时学习，而无需校准的相机或详细的手部姿态估计。实验还表明，在真实机器人上，HAND 的平均任务成功率比检索基线高出两倍以上。视频可在我们的项目网站找到：https://liralab.usc.edu/handretrieval/。
引用
@article{arxiv.2505.20455,
title = {HAND Me the Data: Fast Robot Adaptation via Hand Path Retrieval},
author = {Matthew Hong and Anthony Liang and Kevin Kim and Harshitha Rajaprakash and Jesse Thomason and Erdem Bıyık and Jesse Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.20455},
year = {2025}
}