灵巧手——DexVIPprojectpaper(2022)灵巧的多指机械手具有强大的动作空间，但其形态与人手的相似性在加速机器人学习方面具有巨大潜力。我们提出了 DexVIP 方法，通过从野外的 YouTube 视频中的人手与物体交互中学习灵巧的机械手抓取。我们通过从人手与物体交互的视频中整理抓取图像，并在深度强化学习中对机械手的姿势施加先验条件来实现这一目标。我们方法的一个关键优势在于，所学策略能够利用自由形式的野外视觉数据。因此，它能够轻松扩展到新的物体，并且避免了在实验室中收集人类演示的标准做法——这是一种更昂贵且间接获