基于深度端到端训练的实用机器人示范学习
机器人学
2019-06-10 v2
摘要
机器人需要以直观且实用的方式学习行为，以便在人类环境中广泛部署。为端到端学习机器人行为，我们训练了一个ResNet的变体，将手眼相机图像映射到末端执行器速度。在我们的设置中，人类教师通过操纵杆演示任务。我们表明，包括数据收集、模型训练和部署时间在内，一个简单的伺服任务可在不到一小时内学会。此外，16分钟的演示已足以让机器人学会该任务。
引用
@article{arxiv.1905.09025,
title = {Practical Robot Learning from Demonstrations using Deep End-to-End Training},
author = {Akansel Cosgun and Thomas Rowntree and Ian Reid and Tom Drummond},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.09025},
year = {2019}
}
备注
Presented in RSS 2019 Workshop: "Emerging paradigms for robotic manipulation: from the lab to the productive world"