I3L：面向全身移动操作迭代交互式模仿学习的硬件与学习系统
I3L 是一套结合全身纠正与迭代策略精炼的软硬件系统，用低成本开源的 JoyLo+ 接口让操作员通过策略跟随主臂和触摸触发接管进行全身协调纠正。在三种机器人本体、八项仿真与真实任务上，四轮 HG-DAgger 使自主成功率较基础策略平均提升 68.3 个百分点，每项任务至少达 90%，同等训练轨迹数下比纯示范训练高 35.6 个百分点。
I3L 是一套结合全身纠正与迭代策略精炼的软硬件系统，用低成本开源的 JoyLo+ 接口让操作员通过策略跟随主臂和触摸触发接管进行全身协调纠正。在三种机器人本体、八项仿真与真实任务上，四轮 HG-DAgger 使自主成功率较基础策略平均提升 68.3 个百分点，每项任务至少达 90%，同等训练轨迹数下比纯示范训练高 35.6 个百分点。