Jacta：面向学习机械灵活与全身操作的通用规划器
机器人学
2024-10-29 v2
摘要
机器人操作因离散动力学以及高维状态和动作空间而具有挑战性。数据驱动的方法在操作任务中取得成功需要大量数据和专家演示，通常来自人类。现有的规划器局限于特定系统，常依赖于针对演示使用的专用算法。因此，我们引入了一个针对机械灵活和全身操作任务的灵活运动规划器。我们的规划器为强化学习算法创建即用型演示，消除对额外训练管道复杂性的需求。通过这种方法，我们可以高效学习解决复杂操作任务的策略，而传统的强化学习方法仅取得微小进展。此外，我们展示了所学策略可迁移到实际机器人系统，以解决复杂的机械灵活操作任务。项目网址：https://jacta-manipulation.github.io/
引用
@article{arxiv.2408.01258,
title = {Jacta: A Versatile Planner for Learning Dexterous and Whole-body Manipulation},
author = {Jan Brüdigam and Ali-Adeeb Abbas and Maks Sorokin and Kuan Fang and Brandon Hung and Maya Guru and Stefan Sosnowski and Jiuguang Wang and Sandra Hirche and Simon Le Cleac'h},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01258},
year = {2024}
}