MIRA：面向机器人可供性心理意象
机器人学
2022-12-13 v1
摘要
人类形成三维场景的心理意象以支持反事实想象、规划与运动控制。我们从先前未观测视角预测场景外观与可供性的能力，帮助我们以现有机器人学习框架尚无法企及的轻松程度执行操作任务（例如 6-DoF 装配）。在这项工作中，我们旨在构建能在想象图像之上类比地规划动作的人工系统。为此，我们引入面向机器人可供性心理意象（MIRA），一种在环路中通过新视角合成与可供性预测优化动作的动作推理框架。给定一组 2D RGB 图像，MIRA 构建一致的 3D 场景表示，借此我们合成适于逐像素可供性预测以优化动作的新正交视图。我们阐释了该优化过程如何使我们能在仅有少量演示下泛化至 6-DoF 机器人操作任务中未见的面外旋转，为自主学会理解周遭世界以规划动作的机器铺平道路。
引用
@article{arxiv.2212.06088,
title = {MIRA: Mental Imagery for Robotic Affordances},
author = {Lin Yen-Chen and Pete Florence and Andy Zeng and Jonathan T. Barron and Yilun Du and Wei-Chiu Ma and Anthony Simeonov and Alberto Rodriguez Garcia and Phillip Isola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06088},
year = {2022}
}
备注
CoRL 2022, webpage: https://yenchenlin.me/mira