行为克隆、逆强化学习、第三人称视角模仿学习、序列生成和聊天机器人
机器人模仿学习比较大众的大规模测试框架的一系列任务展示。Video reproduced from https://sites.google.com/view/rlbench. This video collection is primarily for sharing and learning in the Chinese community and is not for commercial , 视频播放量 734、弹幕量 1
这些策略有助于机器人在不同场景下更好地执行任务,推动了强化学习和模仿学习在具身智能领域的发展,为未来在更多实际场景中的应用奠定了基础。 从比较性语言反馈中进行轨迹改进和奖励学习 https://arxiv.org/pdf/2410.06401 文章提出一种利用比较性语言反馈学习人类偏好的机器人学习框架,通过将轨迹与语言反馈在共享潜在...
针对移动操作机器人在真实场景操作过程中的自主性和安全性问题，Bytedance Research 团队提出了一种新的方法：MOMA-Force。该方法可帮助移动操作机器人自主、安全地完成多种存在接触约束的操作任务（例如开洗衣机门、推拉抽屉）。该研究工作在模仿学习的背景下解决了真实物理世界移动操作任务中由不确定性和高维运动学引起...
国外学者提出了示教学习/模仿学习(Learning from Demonstration/ Imitation Learning)的机器人编程方式,通过示教者的动作示教和动作编码回归,得到一条优化的机器人轨迹。示教学习不要求示教着对机器人有深刻的了解,只需要根据自己的任务要求进行轨迹示教,并通过相应的方式记录示教轨迹,此过程可以快速实现,省去了传统编程方式...
翻炒、出锅，洗衣、逗猫、浇花等操作，引起业内高度关注。此次ALOHA 2的系鞋带视频传递出的意义，就是AI机器人已经能够实现类似人的动作和行为。可以说是，预示着复杂的操作已经难不倒AI机器人，其已经能够胜任家居场景中的不少繁琐的操作。此外，模仿学习也将赋予AI机器人更多的新技能。
此次ALOHA 2的系鞋带视频传递出的意义,就是AI机器人已经能够实现类似人的动作和行为。可以说是,预示着复杂的操作已经难不倒AI机器人,其已经能够胜任家居场景中的不少繁琐的操作。此外,模仿学习也将赋予AI机器人更多的新技能。
概要:在今后的工作中探索明确处理领域转换将是令人激动的,以便直接从获得的人类演示者的视频中(例如网上视频)学习机器人技能。 来源:机器人圈 模仿学习(Imitation learning)是自主系统获取控制策略的有效方法,尤其是当明确的奖励函数不可用时,可使用由专家,通常是人类操作者提供的监督作为演示。然而,标准的模仿学习方法...
具体而言,基于模仿学习的机器人学习系统主要包括以下几个步骤: 1.观察和感知:机器人使用传感器来感知环境和检测人类的行为。传感器可以包括摄像头、激光雷达、力觉传感器等。通过观察人类的行为,机器人能够获取到人类执行任务的过程和方式。 2.动作建模:机器人将观察到的人类行为转化为机器人自身能够理解和执行的动作。
生活场景/电子装配模仿学习配置,使用FR3机器人 扩展到工业场景操作负载:7kg 工业机器人需处理更复杂且重型的任务,如搬运零件、装配工具或执行焊接操作。建议选用7kg负载的机器人,去掉夹爪1kg后,仍有6kg的净负载,足以应对中型工业任务,如搬运零件(2-4kg)或工具(2-3kg)。