Ай Дайджест

Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день

Подборка статей по тегу "teleoperation"

TidyBot++: Открытый мобильный манипулятор для обучения роботов

Использование обещаний недавних достижений в области имитационного обучения для мобильной манипуляции потребует сбора большого количества демонстраций, проведенных людьми. В данной статье предлагается открытый дизайн недорогого, надежного и гибкого мобильного манипулятора, который может поддерживать произвольные руки, что позволяет выполнять широкий спектр задач мобильной манипуляции в реальных условиях дома. Ключевым моментом нашего дизайна является использование электродвигателей на колесах, которые позволяют мобильной базе быть полностью гономной, управляя всеми плоскими степенями свободы независимо и одновременно. Эта функция делает базу более маневренной и упрощает многие задачи мобильной манипуляции, устраняя кинематические ограничения, которые создают сложные и трудоемкие движения в негонимических базах. Мы оснастили нашего робота интуитивно понятным интерфейсом телеприсутствия с помощью мобильного телефона, чтобы упростить сбор данных для имитационного обучения. В наших экспериментах мы используем этот интерфейс для сбора данных и показываем, что полученные обученные политики могут успешно выполнять различные распространенные задачи мобильной манипуляции в домах.

WildLMa: Долгосрочное локоманипуляционное обучение в реальных условиях

"Манипуляции мобильными роботами 'в дикой природе' стремятся развертывать роботов в разнообразных реальных условиях, что требует от робота: (1) обладать навыками, которые могут обобщаться на различные конфигурации объектов; (2) быть способным к выполнению задач с длительным горизонтом в различных средах; и (3) выполнять сложные манипуляции, выходящие за рамки простого захвата и перемещения. Четвероногие роботы с манипуляторами обещают расширить рабочее пространство и обеспечить надежную локомоцию, но существующие результаты не исследуют такие возможности. В данной статье предлагается WildLMa с тремя компонентами для решения этих проблем: (1) адаптация обученного низкоуровневого контроллера для телеоперации всего тела с использованием VR и проходимости; (2) WildLMa-Skill — библиотека обобщаемых визуомоторных навыков, полученных с помощью обучения по подражанию или эвристик; и (3) WildLMa-Planner — интерфейс для обученных навыков, позволяющий планировщикам на основе LLM координировать навыки для задач с длительным горизонтом. Мы демонстрируем важность высококачественных тренировочных данных, достигая более высокого уровня успеха в захвате объектов по сравнению с существующими базовыми методами RL, используя всего несколько десятков демонстраций. WildLMa использует CLIP для обучения по подражанию с условием языка, что эмпирически обобщается на объекты, не виденные в процессе обучения. Помимо обширной количественной оценки, мы качественно демонстрируем практические приложения роботов, такие как уборка мусора в университетских коридорах или на открытой местности, работа с подвижными объектами и перестановка предметов на книжной полке."