Diff-Transfer：基于可微物理仿真的机器人操作技能迁移
机器人学
2023-10-11 v2 人工智能
机器学习
摘要
将已掌握技能迁移以完成一系列相似但新颖的任务，对智能机器人而言至关重要。本文提出 ，一种利用可微物理仿真高效迁移机器人技能的新框架。具体而言， 在任务空间中寻找一条可行路径，将源任务引向目标任务。沿该任务路径的每对相邻点（即两个子任务）， 将某一子任务的已知动作调整后成功用于另一子任务。该调整由可微物理仿真提供的梯度信息引导。我们提出一种新颖的路径规划方法以生成子任务，其利用带有任务级状态与奖励的 -learning。我们在仿真实验中实现该框架，并在机器人操纵上执行四项具有挑战性的迁移任务，通过全面实验证明了 的有效性。补充材料与视频见网站 https://sites.google.com/view/difftransfer
引用
@article{arxiv.2310.04930,
title = {Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via Differentiable Physics Simulation},
author = {Yuqi Xiang and Feitong Chen and Qinsi Wang and Yang Gang and Xiang Zhang and Xinghao Zhu and Xingyu Liu and Lin Shao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04930},
year = {2023}
}