实时人-机-物交互框架 RHINO：人形机器人助手从人类交互数据中学会「察言观色」

主要观点总结

本文主要介绍了基于分层学习的交互框架RHINO，通过多模态数据采集、意图预测与技能生成模块，实现了人形机器人在动态环境中的高效、安全交互。RHINO框架旨在解决人形机器人在复杂交互场景中实时响应与数据的难题，使其能够更好地适应人类的生活方式并提供高效、自然的交互服务。

关键观点总结

关键观点1: RHINO框架的主要特点

RHINO框架采用分层学习的方式，将人机交互过程建模为领导者-跟随者模式，其中人类作为领导者展示意图，人形机器人作为跟随者，通过一系列技能完成人类的意图要求。框架包括反应式规划器、交互运动技能模块、操作技能模块、安全监督模块等构成，能够实现机器人在动态环境中的高效、安全交互。

关键观点2: RHINO的数据收集和处理

RHINO框架的训练涉及两类数据：人-物-人交互数据和遥操作数据。人-物-人数据用于学习理解人类意图和学习交互动作技能，遥操作数据用于学习更为精确的物体操作技能。通过收集和处理这些数据，机器人能够学习并理解人类的行为意图，并做出相应的反应。

关键观点3: RHINO的实验结果

RHINO框架在餐饮服务员和办公室助手的现实场景下实现了一系列任务，并进行了评估。实验结果表明，RHINO的意图预测模型表现优异，运动生成模块与多个基线相比具有更好的性能，物体操作技能模块在多数任务上表现良好。此外，RHINO框架还具有较好的泛化能力，能够适应不同外表的人类领导者甚至其他的拟人机器人。

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