## 论文概要
**研究领域**: cs.RO
**作者**: Wenjing Margaret Mao, Jefferson Ng, Luyang Hu
**发布时间**: 2025-04-09
**arXiv**: [2504.06849](https://arxiv.org/abs/2504.06849)
## 中文摘要
扩展机器人学习可能需要包含丰富长程野外交互的人类数据。本文引入RoSHI,一种融合低成本稀疏IMU与Project Aria眼镜的混合可穿戴设备,以自我中心感知估计穿戴者的完整3D姿态和体型。我们在敏捷活动数据集上评估,普遍优于其他自我中心基线。证明记录的运动数据适用于真实世界人形策略学习。
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*自动采集于 2025-04-10*
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