Seungyong Lee

RoboTryOn把第一人称人类操作视频当作“虚拟试衣”来处理：保留演示动作，只把画面中的人替换成目标机器人，再由带深度特征的反向动力学模型从合成视频读出关节动作标签。在两种带灵巧手的真实人形机器人上，仅用合成演示训练的策略把未见任务的平均成功率从2.1%提升到60.0%，并在全部遥操作演示只含单臂的情况下于双臂任务上取得45.9%；只用人类视频翻译的数据训练，可在约三分之一采集成本下达到与纯遥操作演示相当的成功率。

RoboTryOn把第一人称人类操作视频当作“虚拟试衣”来处理：保留演示动作，只把画面中的人替换成目标机器人，再由带深度特征的反向动力学模型从合成视频读出关节动作标签。在两种带灵巧手的真实人形机器人上，仅用合成演示训练的策略把未见任务的平均成功率从2.1%提升到60.0%，并在全部遥操作演示只含单臂的情况下于双臂任务上取得45.9%；只用人类视频翻译的数据训练，可在约三分之一采集成本下达到与纯遥操作演示相当的成功率。