AIxiv专栏报道了关于通用灵巧操控的研究进展，其中DexTrack项目提出了一种新的方法，通过学习通用轨迹跟踪控制器来实现多种灵巧操控任务，显著提高了机器人在真实世界中的操作能力。
该方法结合了强化学习（RL）和模仿学习（IL），并通过人类操控物体的数据进行训练，展示了在复杂任务中的卓越性能，如物体旋转、安装灯泡、使用刀具和锤子等。
实验结果表明，DexTrack在真实环境和模拟器中均表现出色，能够处理各种复杂的物体运动轨迹，并具有良好的鲁棒性和泛化能力。
AIxiv专栏报道了关于通用灵巧操控的研究进展，其中DexTrack项目提出了一种新的方法，通过学习通用轨迹跟踪控制器来实现多种灵巧操控任务，显著提高了机器人在真实世界中的操作能力。
该方法结合了强化学习（RL）和模仿学习（IL），并通过人类操控物体的数据进行训练，展示了在复杂任务中的卓越性能，如物体旋转、安装灯泡、使用刀具和锤子等。
实验结果表明，DexTrack在真实环境和模拟器中均表现出色，能够处理各种复杂的物体运动轨迹，并具有良好的鲁棒性和泛化能力。
