arXiv Robotics· Hongyu Wu, Chong Liu, Shaoxuan Xie, Shaqi Luo, Hanyu Feng, Shihan Wu, Guocai Yao·· 3 小时前AI 评分33
RoboSTD：通过矢状面镜像实现零样本单臂到双臂迁移的机器人学习方法
RoboSTD: Zero-Shot Single-to-Dual Transfer via Sagittal Mirroring for Bimanual Learning
AI 导读
RoboSTD 是一种零样本单臂到双臂数据构建方法，通过矢状面镜像对观测、本体感知和动作做镜像，生成可执行的对侧伪演示，再用 LLM 生成结构化时空协调约束，指导跨工作区与任务阶段的伪双臂监督重建。在 AgileX ALOHA 平台的 RoboTwin 仿真与真实环境中验证，无需额外双臂演示，杯子收集任务平均收集数量达到单臂基线的 2.11 倍。
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