arXiv Robotics· Woo Chul Shin, Zhenyang Chen, Alfred Cueva, Nadun Ranawaka Arachchige, Yingyan Celine Lin, Benjamin Joffe, Shreyas Kousik, Danfei Xu·· 2 小时前AI 评分29
SIDO：反事实动作增强让静态演示策略应对动态物体操作
Static In, Dynamic Out: Counterfactual Action Augmentation for Moving Object Manipulation
AI 导读
SIDO 是一种反事实动作增强方法，让仅在静态物体演示上训练的策略在测试时适应未见过的物体运动。它将移动物体操作分解为预测物体未来位置和到达该预测位姿两个子问题，通过将物体位移到反事实未来位置并变形演示动作块来保持手物相对位姿，部署时由物体位姿预测器提供未来位置。
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