ARCADE：基于增强现实的机器人仿真学习示教集合与生成框架
机器人学
2024-10-22 v1
摘要
机器人仿真学习（Robot Imitation Learning, IL）是机器人学习中的关键技术，代理人通过模仿人类示教来学习。然而，IL面临两个主要可扩展性挑战：一是示教收集方法不够用户友好，二是收集足够数量的示教以进行有效训练需要大量时间。为此，我们引入增强现实收集和生成示教框架（Augmented Reality for Collection and generAtion of DEmonstrations, ARCADE），旨在扩展机器人操作任务的示教收集。我们的框架结合了两个关键功能：1) 利用AR技术，使示教收集变得像用户使用手部日常操作一样简单；2) 启用从单个人类衍生示教中自动生成额外合成示教的功能，显著减少用户 effort 和时间。我们在真实的 Fetch 机器人上测试了 ARCADE，在三个机器人任务（3-Waypoints-Reach、Push 和 Pick-And-Place）上进行评估。使用我们的框架，我们能够快速训练一个基于 vanilla Behavioral Cloning（BC）的策略，该策略在这三个任务中表现出色。我们还在真实的家庭任务 Pouring-Water 中部署了 ARCADE，实现了 80% 的成功率。
引用
@article{arxiv.2410.15994,
title = {ARCADE: Scalable Demonstration Collection and Generation via Augmented Reality for Imitation Learning},
author = {Yue Yang and Bryce Ikeda and Gedas Bertasius and Daniel Szafir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15994},
year = {2024}
}