281个模仿学习策略在实机上评估灵巧操作

Ammar N. Abbas等作者在五指机械手上用约1700次实机试验，评估了覆盖七个策略族的281个模仿学习策略，任务为RJ45连接器抓取与插入。该研究已被CoRL 2026 Workshop接收。 受控消融显示，观测与动作表征的影响超过常规优化器和采样选择：在点云策略中，感兴趣区域裁剪、机器人基座坐标系表示和点编码器内归一化各提升成功率70至100个百分点；视觉-语言-动作策略改用绝对动作预测而非相对动作预测后，插入成功率最多提升70个百分点。 在评估的67个离线指标中，只有5个预测运动平滑性与直接性的指标与插入成功率可靠相关（r = -0.70至-0.80），且仅限单一策略族内。技能分解、多视角感知和恢复演示与表现最好的系统相关，但这些效应未被独立分离。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。