人类的双手在交互中起着核心作用，这促使人们对灵巧机器人操作展开了越来越多的研究。数据驱动的具身人工智能算法需要精确、大规模、类人的操作序列，而通过传统的强化学习或现实世界中的远程操作来获取这些序列面临着挑战。为解决这一问题，我们提出了MANIPTRANS，这是一种新颖的两阶段方法，用于在仿真环境中将人类的双手机能高效地迁移到灵巧机器人手上。MANIPTRANS首先预训练一个通用轨迹模仿器来模拟手部

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