Hand2Robot：从人手演示重建4D手部动作以补机器人数据

Zetao Du 等提出 Hand2Robot，一个以物体为中心的 4D 手部重建框架，用于机器人策略后训练：从人手执行目标任务的视频中提取交互片段、重建物体几何，再经手物交互优化与动作重定向生成机器人动作监督。 在 DexYCB 和 HO3D-v3 上的实验显示，该方法提升了物体位姿精度与手物交互质量；在三个真实机器人灵巧操作任务上，作者称重建并重定向的人类演示能有效补充有限的机器人数据，用于目标任务的策略后训练。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。