EgoExplorer：100 小时视觉-动作-触觉数据集助力人形机器人学习

EgoExplorer 是一个 100 小时的人类移动-操作多模态数据集，用可穿戴系统同步记录第一视角视频、全身动作重建、手指关节与触觉观测，并附步骤级描述。团队提出 Calibrate-Complete-Constrain 流水线，校准传感器几何、以时间先验补全未观测关节并施加层级约束，身体关键点误差较最强基线降低 71.9%，手部稳定性与接触估计也有提升。