用机器人手解魔方
机器学习
2019-10-17 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器人学
机器学习
摘要
我们证明，仅在仿真中训练的模型可用于在真实机器人上解决一个复杂度前所未有的操作问题。这得益于两个关键组成部分：一种我们称之为自动域随机化（ADR）的新颖算法，以及一个为机器学习构建的机器人平台。ADR 自动生成一个难度不断增加的随机化环境分布。使用 ADR 训练的控制策略和视觉状态估计器展现出极大改善的从仿真到现实（sim2real）迁移能力。对于控制策略，在 ADR 生成的环境分布上训练的增强记忆模型在测试时显示出清晰的涌现元学习迹象。ADR 与我们定制机器人平台的结合使我们能够用仿人机器人手解魔方，这同时涉及控制和状态估计问题。总结我们结果的视频可在以下链接获取：https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/
引用
@article{arxiv.1910.07113,
title = {Solving Rubik's Cube with a Robot Hand},
author = {OpenAI and Ilge Akkaya and Marcin Andrychowicz and Maciek Chociej and Mateusz Litwin and Bob McGrew and Arthur Petron and Alex Paino and Matthias Plappert and Glenn Powell and Raphael Ribas and Jonas Schneider and Nikolas Tezak and Jerry Tworek and Peter Welinder and Lilian Weng and Qiming Yuan and Wojciech Zaremba and Lei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07113},
year = {2019}
}