Data Inoculation：用残差策略扰动遥操作指令的机器人数据采集框架

Qiyang Li、Sergey Levine 等提出 Data Inoculation（DI），一种共享控制数据采集框架：人类提供闭环遥操作指令，残差策略在线训练并扰动这些指令，使机器人接触更广的状态范围，人类的持续纠正则提供恢复演示。作者称在三个真实机器人任务上，DI 的成功率持续优于或持平行为克隆与离线 RL 训练的策略。论文为预印本，未给出任务细节与成功率分母。