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可规模化数据与泛化策略驱动的模仿学习

主讲人：方泓杰 | 上海交通大学-上海人工智能实验室联培博士生

开课时间

2025.09.24 20:00
课程时长

87分钟
学习人数

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可规模化数据与泛化策略驱动的模仿学习

本次分享将围绕机器人操控的模仿学习展开，首先概述该领域的核心问题与主要挑战，包括数据采集成本和策略泛化两大难题。接着介绍AirExo系统，它通过在野外场景采集人类操作数据，大幅减少了对传统遥操作数据的依赖，为高效数据收集提供了新途径。

随后讲解RISE与CAGE策略，它们分别利用3D视觉和2D视觉基座模型，与操控策略高效结合，从而提升策略在多场景下的泛化能力。

最后介绍AirExo-2系统，实现了在零机器人数据条件下完成模仿学习的全流程，为低成本、高泛化的机器人操作提供了完整解决方案。

整个分享将结合系统设计、算法方法与实验结果，展示从数据采集到策略训练的创新思路和实践效果。

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