首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台来了，北大、伯克利联合发布
北京大学董豪老师课题组提出DexGarmentLab仿真平台和HALO泛化策略，解决柔性衣物操作中的数据依赖、物理真实性不足及算法泛化能力弱等问题。
董豪
ET-SEED：提升机器人操作泛化能力的高效等变扩散策略
本文介绍了一种新的扩散策略ET-SEED，它结合了轨迹级SE(3)等变性扩散和高效的去噪策略，在少量示范数据下能够高效学习复杂的机器人操作技能，并且在不同物体姿态和场景下的泛化能力也得到了提升。
北京大学董豪老师课题组提出DexGarmentLab仿真平台和HALO泛化策略，解决柔性衣物操作中的数据依赖、物理真实性不足及算法泛化能力弱等问题。
本文介绍了一种新的扩散策略ET-SEED，它结合了轨迹级SE(3)等变性扩散和高效的去噪策略，在少量示范数据下能够高效学习复杂的机器人操作技能，并且在不同物体姿态和场景下的泛化能力也得到了提升。