Oct, 2019

RoboNet：大规模多机器人学习

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TL;DR本文提出 RoboNet，一个用于共享机器人经验的开放数据库，结合视觉先见性和监督逆模型两种学习算法，用于视觉引导的机器人操作的泛化模型学习，其预训练和微调性能超过使用 4 倍至 20 倍更多数据的机器人特定培训方法。
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发现论文，激发创造
  • RT-1：用于实际规模控制的机器人变压器

    通过开放式训练和高容量结构的机器学习模型，结合具有各种数据多样性的大规模数据集，以实现机器人模型的泛化能力。

    Dec, 2022

  • 家庭机器人学习：提高泛化性能和减少数据集偏差

    研究表明，大多数基于数据驱动的机器人任务都是在实验室环境中收集的大规模数据集上进行训练的，该论文提出了在人们的家庭环境中使用低成本机器人手动搬运收集数据的方法，并开发了一种框架来处理数据中的噪音标签。该模型在采集了 28,000 次抓取数据并针对不同环境条件进行物理性能测试后，相较于实验室收集的数据，展现了明显的 43.7% 的改善，该模型还比其他模型表现 10% 更好。

    Jul, 2018

  • 利用大规模视觉模型增强机器人抓取的简要调查

    通过大规模视觉预训练探索提高机器人抓握性能的潜在益处，并对视觉预训练在机器人操纵中的关键挑战和未来研究方向进行了初步文献综述。

    Jun, 2024

  • 桥接数据：用跨领域数据集提升机器人技能的泛化能力

    本文旨在探索在机器人技能学习中实现实用的数据重用，通过使用包含多个任务和多个领域的多样化数据集进行训练，研究表明这种方法可以大大提高机器人在未曾见过的领域和任务中的成功率，大大降低了对采集昂贵的新数据集的需求。

    Sep, 2021

  • 深度视觉预见性规划机器人动作

    本论文提出一种基于无标注训练数据的方法，结合深度动作条件视频预测模型和模型预测控制，使真实机器人能够进行非抓取操作，比如推动物体，并且可以处理训练过程中没有出现过的新物体。

    Oct, 2016

  • 利用语义想象经验扩展机器人学习

    该研究提出一种基于文本至图像转换的数据扩充方法，命名为 ROSIE，通过在现有的机器人操作数据集上应用文本引导扩充数据的方法，我们可以在新的场景和任务中实现更好的机器人操作性能和鲁棒性。

    Feb, 2023

  • MT-Opt: 大规模连续多任务机器人强化学习

    研究一种大规模集体机器人学习系统，可以同时获取多项行为并跨越不同任务，通过 MT-Opt 来学习广泛技能，并证明其在结构相似的新任务上可以泛化并且可以通过利用过去的经验更快地获取独特的新任务，从而提高系统的性能和功能。

    Apr, 2021

  • 用于提升机器人辅助手术自主性的通用基础模型

    通过开发多模态、多任务、视觉 - 语言 - 行为模型，本文提出一条路径，以增加机器人辅助手术中机器人的自治性，最终我们认为，机器人辅助手术能够从通用模型中获益，并提供三个指导性行动以增加机器人辅助手术的自治性。

    Jan, 2024

  • 从单次演示中学习抓取

    本文提出了一种基于单一演示的机器学习方法 GraspNet，其使用卷积神经网络来检测物体并进行抓取，在实验中使用 Franka Panda cobot，在数百次的训练迭代中训练 GraspNet，能够更加快速地进行精细调整。

    Jun, 2018

  • BC-Z：利用机器人模仿学习实现无需先学习任务的泛化

    本文旨在通过模仿学习的角度研究如何通过扩大数据采集并建立交互灵活的学习系统来促进基于视觉的机器人操作系统向新任务的泛化，当扩展真实机器人的数据采集到 100 个不同的任务时，我们发现此系统可以实现 24 个未见过的操作任务，平均成功率为 44%。

    Feb, 2022