北京
原文作者：新國立具身智能LinS Lab
實(shí)驗(yàn)室主頁：https://linsats.github.io/
Bi-Adapt: Few-Shot Bimanual Adaptation
1工作簡介
雙臂操作（bimanual manipulation）是機(jī)器人完成復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵能力，但現(xiàn)有方法通常依賴昂貴的數(shù)據(jù)采集與訓(xùn)練，并且難以泛化到未見類別的物體。
2我們提出了 Bi-Adapt，一個(gè)基于視覺基礎(chǔ)模型（Vision Foundation Models）的雙臂操作學(xué)習(xí)框架。該方法通過引入語義對(duì)應(yīng)（semantic correspondence），實(shí)現(xiàn)跨類別的 affordance 映射。在僅使用極少量新類別數(shù)據(jù)進(jìn)行適配的情況下，Bi-Adapt 仍能在未見類別物體上實(shí)現(xiàn)有效泛化（few-shot + zero-shot）。
3 核心貢獻(xiàn)
? 提出一個(gè)基于基礎(chǔ)模型的統(tǒng)一框架，實(shí)現(xiàn)跨類別、跨任務(wù)的雙臂操作泛化
? 設(shè)計(jì)結(jié)合接觸點(diǎn)選擇（contact point selection）的 few-shot 適配策略，有效提升雙臂協(xié)同能力
? 在 5 類復(fù)雜任務(wù)與多種物體類別上進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估（仿真 + 真實(shí)環(huán)境），在數(shù)據(jù)受限條件下仍取得高成功率
4 總結(jié)
Bi-Adapt 通過語義對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)跨類別的 affordance 遷移，并結(jié)合 few-shot 學(xué)習(xí)高效適配新類別，在有限交互數(shù)據(jù)下顯著提升了雙臂操作在未見物體上的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在 novel categories 上具備穩(wěn)定且高效的適應(yīng)性能。
項(xiàng)目主頁
https://biadapt-project.github.io/
論文（arXiv）
https://arxiv.org/abs/2602.08425
代碼開源
https://github.com/isabella4444x/Biadapt
雷峰網(wǎng)
特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布，本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
