将灵巧操作从GPU仿真迁移至远程真实世界TriFinger
机器人学
2024-03-08 v2 机器学习
摘要
我们提出一个系统,用于学习一项具有挑战性的灵巧操作任务:仅用3指将立方体移动到任意6自由度位姿,该系统使用NVIDIA的IsaacGym模拟器训练。我们展示了在仿真与仿真到真实迁移中,相对于对6自由度物体位姿使用位置+四元数表示,在策略观测与奖励计算中使用关键点表示来训练无模型强化学习智能体的经验优势。通过利用域随机化策略与所操作物体位姿的关键点表示,我们在由Real Robot Challenge组织者维护的远程TriFinger系统上实现了83%的高成功率。为协助进一步研究手中操作学习,我们在 https://s2r2-ig.github.io 公开了系统代码库及带有数十亿步经验的训练检查点。
引用
@article{arxiv.2108.09779,
title = {Transferring Dexterous Manipulation from GPU Simulation to a Remote Real-World TriFinger},
author = {Arthur Allshire and Mayank Mittal and Varun Lodaya and Viktor Makoviychuk and Denys Makoviichuk and Felix Widmaier and Manuel Wüthrich and Stefan Bauer and Ankur Handa and Animesh Garg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09779},
year = {2024}
}
备注
International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022)