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关于机器人工具使用的相关工作
发布者:admin 发布时间:2019/05/05 18:45   点击:55

实验 我们尝试使用此方法使机器人能够使用新工具并实现用户指定的目标。 左:带有指示指定任务的箭头的初始场景。中:与最佳计划相对应的视频预测。右:执行机器人计划。 在前面显示的任务中,机器人使用附近的清扫车更有效地执行任务: 尽管机器人之前从未见过海绵,但它可以弄清楚如何使用它来清洁盘子上的碎屑: 在下面的示例中,机器人仅允许在阴影绿色区域内移动,并且负责将蓝色圆柱体朝向自身移动。重要的是,机器人会弄清楚如何使用L形钩 来完成任务: 并且,即使在呈现诸如瓶子的普通物体时,机器人也可以推断出如何将其用作任务的工具: 最后,沐鸣娱乐在不使用工具的情况下,机器人选择使用自己的抓手完成任务: 场景1:机器人使用该工具更有效地移动两个对象。 场景2:机器人忽略钩子并用自己的夹子移动单个物体。 除了这些例子之外,我们在论文中的定量结果表明,我们的方法比从示范中学习更为通用,而且 比单独从经验中学习更有能力。 关于机器人工具使用的相关工作 先前的 工作已经研究了在任务和运动规划框架下使用逻辑编程和已知模型的工具操纵。但是,基于逻辑和基于分析模型的系统容易受到建 模错误的影响,这些错误可能会在测试时执行期间累积。 其他作品有分解工具的使用到的任务 - 面向 抓 的工具,并使用该工具规划或政策学习。这些方法将运动范围限制在涉及该工具的范围内 ,而我们的方法能够根据情况找到有或没有工具的计划。 一些 方法还提出了用于工具的学习动力学模型。然而,与使用手工设计的感知管道或完全放弃感知的这些方法相比,我们的方法直接从原 始图像像素中学习对象交互。 结论 执行涉及以前看不见的对象的多样化和复杂的任务是机器人技术中的一项挑战。为了研究这个问题,我们专注于需要将对象作为工具进行 操作的各种任务。我们演示了我们的方法,它结合了模仿和自我监督的交互,可以使机器人能够用多个对象完成复杂的多对象任务,甚至 可以在新场景下使用即兴工具。我们希望这项工作代表着使机器人同时更加通用和更强大的一步,这样他们有一天可以在日常环境中执行 有用的任务。

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