Mar, 2017

域随机化：从仿真到真实世界的深度神经网络转移

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TL;DR探究了一种称为 “Domain Randomization” 的技术，该技术使用非真实随机纹理来训练深度神经网络对象定位器，使得该定位器在真实环境中表现出色，并且可以应用于机器人控制中。
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发现论文，激发创造
  • 使用合成数据训练深度网络：通过域随机化缩小现实差距

    该研究提供了一种基于合成图像训练深层神经网络对象检测的系统，并探讨了领域随机化技术的重要性及其在检测 KITTI 数据集上的应用。

    Apr, 2018

  • 动态随机化的机器人控制的仿真到实际转移

    本文介绍了一种简单的方法来解决在模拟训练中的现实差距问题。通过在训练过程中随机化模拟器的动力学，我们能够开发出适应非常不同的动力学的策略，并且使其在真实世界中推广而不需要在物理系统上进行训练。在机器人控制方面，我们的方法在物体推动任务上表现出了很好的性能。

    Oct, 2017

  • 鲁棒的视觉从模拟到实际的机器人操作转移

    通过在模拟环境中学习视觉运动策略，我们提出了一种通过视觉域随机化方法来解决模拟与真实世界之间差异的问题，并在丰富的机器人操作任务中进行了基准测试。我们的方法在各种挑战性的操纵任务中取得了 93% 的成功率，并证明了模拟器训练的策略在真实场景中的视觉变化下具有更好的鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 领域随机化和生成模型在机器人抓取中的应用

    通过使用深度学习，机器人抓取技术在数据可用性和算法改进方面取得了显著进展。在本文中，我们探索了一种新的数据生成管道，用于训练深度神经网络执行抓取规划，并提出了一种自回归的抓取规划模型，其将场景的传感器输入映射到可能的抓取概率分布。最终，我们在以前从未见过的物体上实现了 90% 以上成功率。

    Oct, 2017

  • 使用模拟和领域自适应提高深度机器抓取效率

    使用合成数据和领域自适应，可以将在真实世界中所需的样本数缩减至只使用随机生成的合成对象，并且可以使用无标签的真实世界数据和 GraspGAN 方法来获得类似于使用 939,777 个标记的真实世界样本所达到的真实世界抓取性能。

    Sep, 2017

  • 策略优化的政策转移

    本研究提出了一种基于域随机化的控制策略迁移方法，通过同时学习多种不同行为的控制策略来应对目标环境与训练环境之间的差异，而无需对动态参数进行识别，实验表明该方法可以成功地解决模型误差较大的情况。

    Oct, 2018

  • 学习生成增强图像用于模拟到真实场景的策略迁移

    本文探讨在模拟环境中学习机器人操作策略的方法，通过使用深度图像数据的随机扩增策略，实现了在非真实场景下学习并获得了验证。

    Mar, 2019

  • 主动姿态估计的领域随机化

    本文研究如何通过活动感知训练改进基于域随机化的姿态估计方法，通过移动机器人获取更精准的目标位姿信息，并展示在机器人手持物品移动、环境中参考物体移动或者摄像头在物品周围移动的多种场景下能够显著提高标准姿态估计的准确度。

    Mar, 2019

  • 领域随机化和金字塔一致性：无需访问目标域数据的模拟到实际泛化

    本文提出一种使用模拟技术进行自动驾驶场景语义分割的方法，通过域泛化的方式进行测试并实现了高度通用性，其中使用了域随机化和金字塔一致性两种技术，实现了域不变的特征表示。经过在 GTA，SYNTHIA 到 Cityscapes，BDDS 和 Mapillary 的广泛实验，本方法在一些状态和最先进的仿真转现领域自适应方法的测试结果表明，本方法实现了有竞争力、甚至优于其他方法的结果。

    Sep, 2019

  • 自动生成抓取数据集的域随机化用于模拟到真实场景迁移

    本研究探讨了如何利用自动生成的抓取方法来解决机器人在实际环境中获取对象的问题，并就域随机化、从仿真到实际的转移性等问题进行了分析和研究。

    Oct, 2023