M-EMBER：通过因子化领域迁移解决长程移动操作问题
机器人学
2023-05-24 v1
摘要
在本文中，我们提出一种为长程活动创建视觉运动移动操作解决方案的方法。我们提议利用仿真领域近期的进展来训练移动操作的视觉解决方案。虽然先前的工作已表明将这一过程应用于自主视觉导航与固定式操作中取得成功，但将其应用于长程视觉运动移动操作仍是一项开放挑战，其要求多种技能的感知与组合泛化。在本工作中，我们提出 Mobile-EMBER（简称 M-EMBER），一种因子化方法，将长程移动操作活动分解为一组基本视觉技能，通过强化学习习得每个技能，并将这些技能组合为长程移动操作活动。在移动操作机器人上，我们发现 M-EMBER 完成了长程移动操作活动 cleaning_kitchen，取得了 53% 的成功率。这需要成功规划并执行五个因子化的、习得视觉技能。
引用
@article{arxiv.2305.13567,
title = {M-EMBER: Tackling Long-Horizon Mobile Manipulation via Factorized Domain Transfer},
author = {Bohan Wu and Roberto Martin-Martin and Li Fei-Fei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.13567},
year = {2023}
}