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机构名称：
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未来的机器人被认为是执行各种家庭任务的多功能系统。最大的问题仍然存在，我们如何弥合实施方案差距，同时最大程度地减少物理机器人学习，而物理机器人的学习却很有趣。我们认为，从野外人类视频中学习为机器人操纵任务提供了有希望的解决方案，因为互联网上已经存在大量相关数据。在这项工作中，我们提出了Vidbot，这是一个框架，可以使用仅在野外单核RGB的人类视频中获得的3D负担能力，从而实现了零射击机器人的操作。vidbot利用管道从视频中提取显式表示，即从视频中提取3D手轨迹，将深度基础模型与结构上移动技术结合在一起，以在时间上重新构建时间一致，度量标准的3D 3D负担能力表达表示对实现的体现。我们引入了一种粗到精细的负担能力学习模型，该模型首先识别从像素空间中的粗糙动作，然后通过扩散模型进行了良好的互动轨迹，以粗糙的动作为条件，并由测试时间限制，用于上下文感知到的互动计划，对新的场景和EM- em-
arxiv：2503.07135v1 [cs.ro] 2025年3月10日
主要关键词
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