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【CoRL 2023 Best Student Paper Finalist 论文讲解】机器人学习存放物品
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我的同事Haonan Chen(陈浩楠)在本视频讲解了CoRL2023 Oral论文 "Predicting Object Interactions with Behavior Primitives: An Application in Stowing Tasks”。该论文有幸被CoRL选入Best student paper award finalist。 欢迎交流讨论! 将物品放置在杂乱的货架或容器中(Stowing)是个在工厂和生活中都常见的任务。然而,这项任务主要由工人执行,自动化仍具有挑战性。本文提出了一种从物体交互的预测模型(object interaction prediction)和使用behavior primitive进行单次示范中学习通用机器人存放策略的方法。我们的框架利用图神经网络(Graph Neural Networks)在行为原语的参数空间内预测物体交互。我们还采用了primitive增强的轨迹优化技术,以实现控制动作。我们的框架使机器人能够通过单次示范中的几个关键帧(3-4个)熟练执行长时间的存放任务。尽管该框架仅在仿真环境中训练,但它展示了显著的泛化能力,能够有效适应各种真实世界的条件,包括不同的货架宽度、物品数量的变化以及物品的多样属性如大小和形状。 项目网站:https://haonan16.github.io/stow_page 论文:https://arxiv.org/abs/2309.16873 代码:https://github.com/haonan16/Stow
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