从触觉示教中学习动态操作技能
机器人学
2022-07-29 v1
摘要
在本文中，我们提出一种数据驱动的技能学习方法，完全从离线遥操作示教(play)数据出发解决高度动态的操作任务。我们使用双边遥操作系统持续收集大量灵巧且敏捷的操作行为，其通过向操作者提供直接力反馈得以实现。我们利用两阶段生成建模框架，以目标条件策略与技能条件状态转移动力学的形式，联合学习状态条件潜技能分布与技能解码器网络。这使得能够在所学技能空间中进行鲁棒的基于模型的规划，包括在线与离线规划方法，以在测试时完成任意给定的下游任务。我们提供了模拟与真实世界的双臂箱体操作实验，表明力控动态操作技能序列可实时组合，成功将箱体配置至随机选定的目标位置与朝向；请参阅补充视频，https://youtu.be/LA5B236ILzM。
引用
@article{arxiv.2207.14007,
title = {Learning Dynamic Manipulation Skills from Haptic-Play},
author = {Taeyoon Lee and Donghyun Sung and Kyoungyeon Choi and Choongin Lee and Changwoo Park and Keunjun Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14007},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 9 figures