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【TRO 2024】灵巧双臂机器人操纵的目标条件双臂动作模仿学习
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这篇论文的核心内容是关于一种目标条件化的双动作模仿学习(Goal-Conditioned Dual-Action Imitation Learning,简称 GC-DA)方法,用于灵活的双臂机器人操作。这种方法特别适用于处理变形物体的长期灵活机器人操作任务,例如剥香蕉皮。这项任务因为物体建模困难和缺乏稳定灵活操作技能的知识而成为一个问题。GC-DA方法利用人类示范数据学习灵活的操作技能。 主要贡献包括: 1. 提出了一种双动作架构,结合了反应性局部动作和基于轨迹的全局动作,以实现在保持操作策略稳定性的同时达到灵活性。 2. 利用双动作框架进行基于目标的策略推理。 3. 在真实的双臂机器人上使用香蕉剥皮任务评估了所提出的模仿学习框架。 研究中使用了深度学习在机器人和自动化领域的技术,包括灵活操作和双臂操作。研究团队通过实验验证了他们的方法,并成功地完成了香蕉剥皮任务。 论文还讨论了与机器人操作相关的工作,包括基于轨迹的方法、目标基础的策略学习、食品加工自动化等。此外,论文还介绍了使用注视(gaze)信息来提高机器人在视觉输入中对重要区域的关注,以及双动作方法来区分全局和局部动作。 研究结果表明,所提出的方法能够有效地处理机器人在执行长期任务时由于动作预测累积误差导致的稳定性问题,并且能够适应目标物体在执行过程中的意外变化。
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