ScheduleGen：多臂模仿学习演示生成调度算法

作者提出 ScheduleGen，一种面向多臂机器人模仿学习的规划与调度算法，用于从少量源演示合成新演示，并规避多臂约束带来的不安全行为。 据作者报告，在 28 个仿真任务变体（含 7 个外部 RoboDojo 任务）上，其平均数据生成成功率为 79.6%，训练出的策略平均成功率为 65.5%，优于所对比的数据生成基线；在 8 个真实世界变体上，经零样本 sim-to-real 与 real-to-sim-to-real 迁移，策略成功率为 50–80%。 上述结果来自 arXiv 预印本，尚未经同行评议，也未说明独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。