教机器人处理核废料：基于遥操作的学习方法

本文提出了一种基于遥操作学习（LfT）框架，该框架将人类专业知识与机器人精度相结合，使机器人能够自主执行从人类操作员那里学到的技能。所提出的框架应对核废料处理任务中的挑战，这些任务通常涉及重复且精细的操作。通过捕获遥操作过程中的操作员运动和操作力，该框架利用这些数据训练能够复制和泛化人类技能的机器学习模型。我们通过将其应用于电源插头插入任务来验证LfT框架的有效性，该任务被选为具有代表性且重复但需要精确轨迹和力控制的场景。实验结果突显了任务效率的显著提升，同时减少了对持续操作员参与的依赖。