面向长时序复杂操作任务的宜家家具组装环境
机器人学
2019-11-19 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
宜家家具组装环境是用于测试和加速复杂操作任务自动化的首批基准之一。该环境旨在将强化学习从简单玩具任务推进到需要长期规划与精细底层控制的复杂任务。我们的环境支持超过 80 种不同的家具模型、Sawyer 与 Baxter 机器人仿真以及域随机化。宜家家具组装环境是旨在解决复杂操作任务的方法的测试平台。该环境公开于 https://clvrai.com/furniture
引用
@article{arxiv.1911.07246,
title = {IKEA Furniture Assembly Environment for Long-Horizon Complex Manipulation Tasks},
author = {Youngwoon Lee and Edward S. Hu and Zhengyu Yang and Alex Yin and Joseph J. Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07246},
year = {2019}
}
备注
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