演示一次，立即模仿（DOME）：面向一次性模仿学习的视觉伺服方法
机器人学
2022-07-29 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出 DOME，一种用于一次性模仿学习的新方法，其中任务仅需单次演示即可学习并立即部署，无需任何进一步的数据收集或训练。DOME 不需要先验的任务或物体知识，并且能在新颖的物体配置和存在干扰物的情况下执行任务。其核心是，DOME 使用图像条件的物体分割网络，随后接一个学习到的视觉伺服网络，将机器人的末端执行器移动到与演示中相对于物体相同的位姿，之后通过重放演示的末端执行器速度即可完成任务。我们表明 DOME 在 7 个真实世界日常任务上达到近 100% 成功率，并进行了多项研究以透彻理解 DOME 的各个组成部分。视频与补充材料见：https://www.robot-learning.uk/dome 。
引用
@article{arxiv.2204.02863,
title = {Demonstrate Once, Imitate Immediately (DOME): Learning Visual Servoing for One-Shot Imitation Learning},
author = {Eugene Valassakis and Georgios Papagiannis and Norman Di Palo and Edward Johns},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.02863},
year = {2022}
}
备注
To be published at IROS 2022. 7 figures, 8 pages. Videos and supplementary material are available at: https://www.robot-learning.uk/dome