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摘要:将机器人手赋予人类水平的灵活性是一个长期的研究目标。bimanual机器人钢琴演奏构成了一项任务,该任务构成了动态任务所挑战的任务,例如快速产生同时精确的动作,并且较慢但触及率丰富的操纵问题。尽管基于强化的学习方法在单个任务中表现出了令人鼓舞的结果,但这些方法在多首歌的环境中挣扎。我们的作品旨在缩小这一差距,从而为机器人钢琴演奏而启用模仿学习方法。为此,我们介绍了100万(RP1M)数据集的机器人钢琴,其中包含比起一百万个轨迹的双人机器人钢琴弹奏运动数据。我们将手指放置作为最佳运输问题,因此可以自动注释大量未标记的歌曲。基准测试现有的模仿学习方法表明,这种方法通过利用Rp1m⋄来达到有希望的机器人钢琴弹奏性能。