学习机器人操作颗粒介质

本文研究了机器人操作颗粒介质的问题。我们评估了用于推断铲取和倾倒动作动力学的多个预测模型。这些模型在一个涉及操作介质以将其变形为所需形状的任务上进行了评估。我们表现最佳的模型基于一个高度定制的卷积网络架构，并进行了领域特定的优化，我们展示了该模型准确模拟了机器人铲子与底层介质的物理交互。我们通过实验证明，显式预测物理力学得到的策略优于手工制作的动力学基线和“价值网络”，后者必须隐式预测相同的力学才能产生准确的价值估计。