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铰接物体操作
分布 强化学习与具身智能1数据集与评测1
01 02
为人形机器人像素到动作策略迁移打开仿真到现实之门
Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer
论文展示了仅凭 RGB 感知、完全在仿真中训练的人形机器人全身 loco-manipulation 策略如何零样本迁移到真实铰接物体（如多种门）上；其中分阶段重置探索与基于 GRPO 的微调可用于缓解视觉部分可观测性、提升闭环一致性，对做视觉-动作策略 sim-to-real 的研究者是可复用的训练配方。
Hoi!：一个基于力与跨视角铰接操作的多模态数据集
Hoi! - A Multimodal Dataset for Force-Grounded, Cross-View Articulated Manipulation
该数据集提供人类手部与机器人夹爪两种视角下的铰接物体操作视频，并同步记录末端执行器力与触觉信号，可用于研究跨视角动作理解、力感知表征学习以及人-机器人策略迁移。