Jul, 2023

移动机器人多目标协作交互式搜索层次学习

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TL;DR本文介绍了一种新颖的交互式多对象搜索任务，并提出了一种层次强化学习方法，学习探索、导航和操作技能，该方法在模拟和实际的实验中展示了零样本迁移和对不同机器人运动学的适应性。
interactive multi-object searchhierarchical reinforcement learningexplorationnavigationmanipulation
发现论文，激发创造
  • 采用分层式 Sim2Real 实现的多智能体运动操控

    采用强化学习方法通过层次性模拟实现在多移动机器人协作下的操纵行为。

    Aug, 2019

  • 使用移动机器人的交互式导航的分层强化学习

    提出了一种新型的分层强化学习架构 HRL4IN，用于解决包含导航和操作任务的具有异构性的交互式导航任务问题，并且能够提高能源效率。在 2D 网格世界环境和 3D 物理仿真环境中，HRL4IN 相对于平面 PPO 和 HAC 等算法，在任务性能和能源效率方面的表现明显优于其他基线算法。

    Oct, 2019

  • 基于技能的视觉物体导航的交互式语义地图表示

    使用学习方法的视觉对象导航是移动机器人的关键任务之一，本文介绍了一种在与室内环境进行混合体互动过程中形成的场景语义地图的新表示方法，该方法基于神经网络通过反向或正向图像序列上的预测融合损失值的反向传播来调整分割模型的权重。我们将此表示方法实现到一种名为 SkillTron 的完整导航方法中，该方法可以根据强化学习和基于地图的经典规划方法从端到端策略中选择机器人技能。所提出的方法能够为机器人探索制定中间目标和对象导航制定最终目标，我们在 Habitat 环境中对所提出的方法进行了大量实验，在导航质量指标方面表现出明显的优势，与现有技术方法相比。所开发的代码和使用的自定义数据集可以在 github.com/AIRI-Institute/skill-fusion 上公开获取。

    Nov, 2023

  • 自适应开放环境下的关节化物体移动操控

    在本研究中，我们介绍了一个全套解决方案，即开放世界移动操作系统，用于处理开放且无结构的环境中的真实关节对象操作，如真实世界中的门、柜子、抽屉和冰箱。我们还开发了一种低成本的移动操作硬件平台，能够在无结构环境中进行安全和自主的在线调整。

    Jan, 2024

  • N$^2$M$^2$: 在未知和动态环境中学习任意移动操作导航

    本研究提出一种名为神经导航移动操控（N$^2$M$^2$）的方法，通过将移动操控任务分解为任务空间中的简化运动生成器和移动基地的训练强化学习代理，同时通过对复杂障碍环境的扩展，可以在未知环境中执行不可见、长视距任务，并立即对动态障碍和环境变化做出反应。

    Jun, 2022

  • 在真实环境中使用混合策略进行多目标导航

    我们提出了一种混合导航方法，将多对象导航（Multi-ON）任务分解为两个不同的技能：（1）使用经典 SLAM 和符号规划器处理航路点导航，而（2）使用结合监督学习和强化学习训练的深度神经网络处理探索、语义建图和目标检索，我们展示了该方法在模拟和真实环境中相对于端到端方法的优势，并超越了该任务的最先进技术。

    Jan, 2024

  • 通过指导提升结构化探索实现物体导航

    本文提出了一种层次化学习方法，包括高层的规划和记忆以及低层的房间导航和物品寻找，通过简单的合成语言为代理提供指令，同时使用另一个目标评估模块将指令映射到视觉观察中。在一个动态可配置的家庭环境中验证了该方法的有效性。

    Nov, 2022

  • 具有自适应分层课程的多阶段多目标手指灵巧操纵

    本研究提出了一种新的自适应分层奖励机制 (AHRM)，可以解决机器人在学习掌握多目标任务时，具有多个目标且优先级可能在不同阶段发生变化的情况下，无法以深度强化学习方法学习最佳策略的问题。实验结果表明，所提出的方法在多目标操作任务的 JACO 机械臂中能够提高机器人的学习效率和任务性能。

    May, 2022

  • 谐波移动操作

    通过互补性的导航和操作，将机器人的环境感知与行为规划相结合，实现了在日常任务中的协调性行为，从而改善了现有技术。验证了该方法在模拟和真实环境中的有效性，并能够适应新颖的未知环境，无需额外调优。

    Dec, 2023

  • 通过交替进行多智能体路径规划和基于物理模拟的操作，实现可移动物体的复杂非抓取操作规划

    该研究针对机器人在重复环境中的可操作性，提出一种基于物理模拟器的动态规划算法，结合多智能体路径规划的思想，用于实现机械臂动作计划与可移动物体状态变化之间的交互式自主调整。

    Mar, 2023