Yuto Shibata, Kotaro Amaya, Kashu Yamazaki, Lalit Jayanti, Yoshimitsu Aoki, Mariko Isogawa, Katerina Fragkiadaki · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28523 · open-access PDF
Die menschlich-menschliche Interaktion erfordert, dass Roboter unter schwerer teilweiser Beobachtbarkeit operieren: Während des engen physischen Kontakts wird der menschliche Partner verschlossen, getrennt oder außerhalb des Sichtfelds des Roboters, was dazu führt, dass die Positionsbeurteilung fehlschlägt und oft eine externe Tracking- oder privilegierte menschliche Zustand erfordert. Zur gleichen Zeit führen schwere gegenseitige Oclusionen zu Fehlern in die menschlich-menschlichen Bewegungs-Fangdaten, die für das Lernen verwendet werden. Wir präsentieren REACT, einen Rahmen für das Lernen von implementierbaren menschlich-menschlichen Interaktionsrichtlinien aus menschlich-menschlichen Demonstrationen.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Humanoid-human interaction requires robots to operate under severe partial observability: during close physical contact, the human partner is occluded, truncated, or outside the robot's field of view, causing pose estimation to fail and often necessitating external tracking or privileged human state. At the same time, heavy mutual occlusions introduce errors into the human-human motion-capture data used for learning. We present REACT, a framework for learning deployable humanoid-human interaction policies from human-human demonstrations. REACT treats semantic contact structure as the key super
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