DexWild

DexWild: Dexterous Human Interactions for In-the-Wild Robot Policies进阶

CMU 的便携手部采集系统，让普通人在各种真实场景用手采灵巧操作数据。

DexWild 是卡内基梅隆大学 Deepak Pathak 团队提出的灵巧操作数据采集与训练方案，发表于 RSS 2025。遥操作数据质量高但贵，很难覆盖足够多的环境；DexWild 让普通人戴上低成本便携设备 DexWild-System，用自己的手在真实场景里采数据：动捕手套测手指姿态，手套上的标记由一台追踪相机定位手腕，手掌上两台相机拍局部画面，画面里几乎看不到手本身，方便跨本体使用。10 名未受训练的采集者在 93 个环境中采了 9290 条演示，速度约为遥操作的 4.6 倍。人手数据和少量机器人数据协同训练后，策略在没见过的环境中成功率 68.5%，约为只用机器人数据的 4 倍。