用于视觉-力策略学习的对称模型
机器人学
2023-08-29 v1
摘要
虽然人们普遍承认力反馈有益于机器人控制,但策略学习在机器人操作中的应用通常仅利用视觉反馈。近来,对称神经模型已被用于显著提升各种机器人操作领域的策略学习的样本效率与性能。本文探讨了对称策略学习在视觉-力问题中的应用。我们提出对称视觉-力学习(SVFL),一种利用视觉与力反馈进行机器人控制的新型方法。我们证明 SVFL 可以显著优于视觉-力学习的最先进基线,并报告了若干关于在一般操作任务和低视觉敏锐度场景中学习力反馈控制策略效用的有趣实证发现。
引用
@article{arxiv.2308.14670,
title = {Symmetric Models for Visual Force Policy Learning},
author = {Colin Kohler and Anuj Shrivatsav Srikanth and Eshan Arora and Robert Platt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14670},
year = {2023}
}