面向相机无关Sim2Real机器人抓取与操作任务的三重回归方法
机器人学
2024-11-01 v2
摘要
Sim2Real(仿真到现实)技术因能通过让智能体测试和评估多种策略与轨迹来提升成功率,在机器人操作与运动规划中日益突出。本文研究将Sim2Real集成到机器人框架中的优势。我们提出三重回归Sim2Real框架,其构建实时数字孪生。该孪生作为现实副本,在真实场景执行前模拟并评估多个规划。我们的三重回归方法通过以下方式应对现实差距:(1)通过前两个回归模型缓解真实与仿真相机视角间的投影误差;(2)利用第三个回归模型检测机器人控制中的偏差。在6自由度抓取与操作任务(夹爪可从任意方向接近)上的实验凸显了框架的有效性。值得注意的是,仅使用RGB输入图像,我们的方法达到了最先进的成功率。本研究推进了高效机器人训练方法,并为机器人与自动化的快速进展奠定基础。
引用
@article{arxiv.2309.09017,
title = {Triple Regression for Camera Agnostic Sim2Real Robot Grasping and Manipulation Tasks},
author = {Yuanhong Zeng and Yizhou Zhao and Ying Nian Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09017},
year = {2024}
}