V-MAO：面向关节型物体多臂操作的生成式建模
机器人学
2021-11-09 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
操作关节型物体通常需要多个机器人手臂。使多个机器人手臂协同完成关节型物体的操作任务具有挑战性。本文提出 \textbf{V-MAO}，一个用于学习关节型物体多臂操作的框架。我们的框架包含一个变分生成模型，该模型为每个机器人手臂学习物体刚性部件上的接触点分布。训练信号来自与仿真环境的交互，该交互由规划以及一种新颖的面向关节型物体的以物体为中心的控制公式实现。我们在定制的 MuJoCo 仿真环境中部署了我们的框架，并证明我们的框架在六种不同物体和两种不同机器人上取得了高成功率。我们还展示了生成式建模能够有效学习关节型物体上的接触点分布。
引用
@article{arxiv.2111.03987,
title = {V-MAO: Generative Modeling for Multi-Arm Manipulation of Articulated Objects},
author = {Xingyu Liu and Kris M. Kitani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.03987},
year = {2021}
}
备注
CoRL 2021