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学习使用简易工具的机器人
发布者:admin 发布时间:2019/05/05 18:45   点击:55

在许多动物中,工具使用技能来自观察学习和实验的结合。例如,通过观察彼此,黑猩猩可以学习如何使用树枝“捕鱼”昆虫。同样地, 卷尾猴展示了将棍棒作为清扫工具以将食物拉近自身的能力。虽然人们可能想知道这些是否只是“猴子看,猴子做”的插图,但我们相信 这些工具使用能力表明更高水平的智力。 我们的新工作探讨的问题是:我们能否让机器人以同样的方式使用工具 - 通过观察和实验? 执行复杂的多对象操作任务(例如涉及工具使用的任务)的必要条件是理解物理因果关系。因此,预测一个对象如何与另一个对象交互的 能力至关重要。我们之前的工作已经研究了如何从无监督的机器人与世界的交互中学习因果预测的因果模型。在学习这样的模型之后,机 器人可以计划完成各种简单的任务,包括布料折叠和物体布置。但是,如果我们考虑工具使用任务中发生的更复杂的相互作用,例如扫帚 如何将污垢扫入簸箕,则无法进行实验是不够的。 因此,从动物的学习方式中汲取灵感,我们设计了一种算法,沐鸣娱乐允许机器人通过类似的模仿和互动模式学习工具使用技能。特别是,我们表 明,通过混合演示数据和无监督经验,机器人可以使用新颖的物体作为工具,甚至可以在没有传统物品的情况下使用 即兴工具。此外,根 据任务的需求,我们的方法演示了决定是否使用提供的工具的能力。在这篇文章中,我们将描述它是如何工作的。 我们的方法使机器人能够弄清楚如何使用不同的对象作为工具来实现用户指定的目标(用黄色箭头标记)。机器人没有被告知使用提供的 工具,但确定它应该来自任务。 引导视觉预见 从示范中学习 首先,我们将使用演示数据集来说明如何使用各种工具。因为我们最终希望学习一种对各种工具使用技能有用的模型,所以我们使用各种 工具收集各种任务的演示。对于每次演示,我们都会记录机器人相机,夹具位置和指令动作的图像序列。 通过这些数据,我们可以拟合一个模型,该模型提出了一系列动作,使机器人能够将当前场景中的对象用作工具。并且,为了捕获演示中 的行为范围,动作建议模型输出动作序列的分布。

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