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视觉预测模型的无监督数据收集
发布者:admin 发布时间:2019/05/05 18:45   点击:55

由于我们希望机器人超越演示中的行为,并推广到新对象和新情况,因此我们需要大量不同的数据。也就是说,机器人本身可以以可扩展 的方式收集数据。例如,我们希望机器人能够理解小错误,例如略微不完美的抓取,可能会影响未来。因此,我们允许机器人通过自己收 集数据来扩展其经验。 特别地,机器人以两种不同的方式自主地收集数据:通过采取随机的动作序列并通过从前一部分中介绍的动作提议模型中抽样。后者允许 机器人抓住工具并随机移动它们。沐鸣娱乐这种体验对于了解多对象交互至关重要。 与家庭对象和工具的无监督交互。 我们的最终数据集包括专家演示,机器人对各种工具的无监督经验以及来自BAIR机器人交互数据集的数据。我们使用此数据集来训练动力 学模型。该模型作为循环卷积神经网络实现,将先前图像和每个时间步的动作作为输入,并生成下一个图像。 示范引导规划 在测试时,机器人现在可以使用模仿训练的模型来指导计划过程和预测模型,以确定哪些动作将允许它执行手头的任务。 通过用户提供的关键点击指定新任务。例如,我们可以要求机器人通过选择垃圾的中心点和所需的最终位置将垃圾堆移到簸箕上(见下文 )。以这种方式指定任务并不会告诉机器人如何使用该工具,甚至不知道在具有多个候选项的情况下使用哪种工具,并且机器人必须在规 划过程中弄清楚这一点。 我们使用基于抽样的计划程序,利用行动建议和视频预测模型,并允许机器人使用许多不同的工具和对象完成各种任务。特别地,动作序 列最初是随机采样并且来自动作提议模型。然后,使用视频预测模型,我们预测每个计划的结果。 对应于同一初始场景的不同动作序列的视频预测。 通过采用顶部计划并为其分配分布,我们可以重复采样并改进最佳的一个,然后在机器人上执行。

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