实现多复杂场景自主操控？斯坦福等高校联手革新3D扩散策略DP3，突破人形机器人部署难题！

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打造能够在非结构化环境中自主执行各种任务的人形机器人，一直以来都是机器人界的一个重要目标。             通过观察人类行为便能教授机器人技能的视觉模仿学习方法也因此备受业界关注。             在视觉模仿学习方法的助力下，人形机器人实现了自主执行复杂技能，但由于数据依赖、环境多变、模型复杂、任务多样等多重因素影响，视觉模仿学习方法的泛化能力往往有限，这些自主操控技能大多局限于一个特定场景。             ▍提出改进策略，实现训练提升与泛化能力飞跃             为了提高视觉模仿学习方法的泛化能力，研究人员正在探索多种解决方案，包括使用更多样化的数据集、改进算法以提高模型的鲁棒性、以及开发能够更好地处理新环境和任务的模型。             其中，由 清华大学交叉信息研究院许哲 ………………………………