机械臂的快速运动适应
机器人学
2024-04-01 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
发展可泛化的操作技能是具身人工智能的核心挑战。这包括跨不同任务配置的泛化，涵盖物体形状、密度、摩擦系数的变化，以及施加于机器人的外力等外部干扰。快速运动适应（RMA）为这一挑战提供了有前景的解决方案。它认为，影响智能体任务性能的关键隐藏变量（如物体质量和形状）可以从智能体的动作和本体感受历史中有效推断出来。受运动控制和手内旋转中RMA的启发，我们利用深度感知为多种操作任务开发了适用于快速运动适应的智能体。我们在Maniskill2基准测试的四个具有挑战性的任务上评估了我们的智能体，即：对YCB和EGAD数据集中数百个物体的拾取与放置操作、具有精确位置和方向的销钉插入，以及操作多种水龙头和手柄，并带有自定义的环境变化。实验结果表明，我们的智能体超越了自动域随机化和基于视觉的策略等最先进方法，获得了更好的泛化性能和样本效率。
引用
@article{arxiv.2312.04670,
title = {Rapid Motor Adaptation for Robotic Manipulator Arms},
author = {Yichao Liang and Kevin Ellis and João Henriques},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.04670},
year = {2024}
}
备注
Accepted at CVPR 2024. 12 pages