HOST框架教程：机器人看视频秒学新技能，自变量开源单样本技能获取系统

HOST框架（Human-to-robot One-Shot Skill Acquisition）是自变量机器人开源的系统，能让机器人仅观察一段数十秒的人类视频就学会新技能，同时保留已掌握的技能。8月3日开源发布，在机器人学习领域引起广泛关注。

核心能力

HOST框架的核心是单样本技能获取：机器人观看人类操作视频（如倒水、叠衣服），自动提取动作语义和物体交互信息，生成可执行的运动策略。支持持续学习——新技能不会覆盖旧技能，解决机器人学习中的灾难性遗忘问题。框架兼容主流机器人平台（UR5、Franka、Kinova）。

安装部署

git clone https://github.com/self-variable/HOST.git
cd HOST
pip install -r requirements.txt
python train.py --video demo.mp4 --robot ur5

需要Python 3.9+，PyTorch 2.0+，推荐24GB显存GPU。开源协议待确认。

使用场景

HOST适合机器人研发团队快速扩展技能库、工业自动化场景灵活部署新任务、学术研究验证模仿学习算法。相比传统RL训练需要数千次试错，HOST一段视频即可学会，大幅降低部署成本。

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