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摘要 模仿学习已展现出使机器人获得复杂操作行为的巨大潜力。然而，这些算法在长期任务中样本复杂度较高，复合误差会在任务范围内累积。我们提出了 PRIME（基于数据效率的 PRimitive-based IMitation），这是一个基于行为原语的框架，旨在提高模仿学习的数据效率。PRIME 通过将任务演示分解为原语序列来构建机器人任务，然后通过模仿学习学习高级控制策略对原语进行排序。我们的实验表明，PRIME 在多阶段操作任务中实现了显著的性能提升，模拟成功率比最先进的基线高出 10-34%，在物理硬件上的成功率高出 20-48%。1
使用行为原语搭建操作任务的脚手架......
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