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OASIS是一个仿真数据驱动的框架,用于人形机器人全身操控,它使用3D生成模型和分层视运动策略。通过利用仿真中的域随机化,它在零样本迁移上取得了比真实机器人训练更好的性能。
介绍 StereoPolicy 框架,该框架利用同步立体图像对来提升机器人操作策略的几何推理能力,避免了 RGB-D 和点云的脆弱性。它可以集成到基于扩散和视觉-语言-行动的策略中,在仿真和现实任务中均展现出稳定的改进效果。