Dex-One2Many：从单次人类演示中学习灵巧操作
Dex-One2Many是一种从真实环境迁移到仿真、再迁回真实环境的方法，可从单个人类视频中学习具有泛化能力的灵巧操作策略。序列场景图为强化学习提供引导，支持生成多样化的重置状态并提供密集奖励，无需精确模仿视频中的动作。该系统完全在仿真环境中训练，随后无需额外调整即可迁移到真实的多指机械手。在五项工具使用与操作任务中，相比基线方法，它在已见配置下提升6.5%，在未见场景下提升71%。
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