arXiv cs.RO 机器人学· Angchen Xie, Nikhil Sobanbabu, Ishayu Shikhare, Alan Wang, Max Simchowitz, Guanya Shi·· 5 小时前精选AI 评分58
FADA：通过动力学对齐实现人形机器人少样本域适应
FADA: Few-Shot Domain Adaptation via Dynamics Alignment for Humanoid Control
AI 导读
FADA 提出三阶段 Planner-IDM 框架，先用特权信息训练 oracle 策略并经 DAgger 蒸馏为可部署学生模型，部署时冻结 planner，仅用约 2 分钟目标域 rollout 数据以标准监督学习微调 IDM。实验显示 FADA 在动力学偏移下优于 in-context 和端到端适应基线，使真实人形机器人完成多种高精度全身任务，实现细节与硬件视频见项目页。
推荐理由
论文给出三阶段框架和约2分钟微调数据的量化细节，便于评估少样本适配的部署成本。
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