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别再狂堆数据!ICRA'24 高通信息驱动机械臂抓取成功率提升10%!
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别再狂堆数据!ICRA'24 高通信息驱动机械臂抓取成功率提升10%!#计算机 #人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 #人工智能算法 #机械臂抓取 在微信公众号「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 这篇文章提出了一种名为IDA的方法,旨在促进机器人操作中的可供性发现。他们将这一问题视为情境性赌博问题,并提出了一种基于上下文的方法来解决。在这个方法中,机器人观察环境的当前状态,并选择执行一个动作,该动作可能会带来奖励。他们使用信息增益准则来衡量尝试不同动作所能获得的信息量,以便更好地学习可供性模型。为了在探索和利用之间取得平衡,他们结合了信息驱动的探索策略和环境奖励的预期收益,采用了上置信界限(UCB)策略来选择动作。他们还提出了一种基于自动编码器的模型架构,用于生成环境的视觉可供性图,并采用了轻量级集合来减少计算开销。最后,他们通过实验证明了他们方法的有效性,表明它在ManiSkill2中的几项任务中表现出色,并能够快速学习在现实世界中抓取物体。
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