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关键词humanoid robot

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人形机器人的表达性全身控制
我们提出了一种能够在真实世界中让机器人产生丰富、多样和表现力强的动作的方法，通过在一个人型机器人上学习一个整体控制策略，尽可能地模仿人类的真实动作。通过在强化学习框架中利用图形社区的大规模人体动作捕捉数据来训练这种策略，但是直接使用动作捕捉
PDF4 months ago
RealDex：面向机器人灵巧机械手的人类化抓握技术
在这篇论文中，我们介绍了 RealDex—— 一个捕捉了真实灵巧手部抓握动作的先驱数据集，其中融入了人类行为模式，丰富了多视角和多模态的视觉数据。使用远程操作系统，我们实时无缝地同步人 - 机器手的姿态。这个类似人类运动的集合对于训练灵巧手
PDF4 months ago
用于自主机器人的层级生成建模
用分层生成模型实现人类灵感的机器人运动控制与自主完成目标驱动任务。
PDFa year ago
使用深度强化学习为双足机器人学习敏捷的足球技能
本文研究了深度强化学习在机器人学中的应用，通过模拟训练，在低成本仿真机器人上实现了动态环境下复杂足球比赛中从走路到踢球等一系列动作表现出稳定流畅的运动技能，并取得了不错的效果。
PDFa year ago
使用离散手势令牌学习来进行共同语音手势合成
针对语音对应手势模型中存在的多种可能性及冲突问题，本研究提出一种使用离散潜在编码的两阶段模型引入不确定性来解决这一问题，并使用自回归变换器模型学习手势生成的先验分布，经用户考核后证明本方法生成的手势具有更加逼真和多样性。
PDFa year ago
EMNLP理解对话系统中错误拟人化言语：机器人不会哭泣
通过收集大约 900 个对话样本，我们发现用于训练对话系统的一些常见数据源中，20-30％的话语被认为机器不可能说出来。此外，我们还研究了建模配置如何影响输出许可，并讨论了构建不那么虚假拟人对话系统的影响。
PDF2 years ago
使用图形网络从双手人类演示中学习对象 - 动作关系
本文研究了一种针对双手人体动作的按帧分类和分割系统，通过从机器人视角获取的 RGB-D 视频数据提取符号空间物体关系来建立基于图的场景表示，并使用帧级的真实标签训练图网络分类器来预测每只手执行的动作，实验表明，这种分类器能够在不需要先前的时
PDF5 years ago
NIPS使用多模态深度强化学习训练交互式人形机器人
通过让人形机器人玩井字棋的学习方法，成功探索了多模态深度强化学习、机器人视觉感知和交互等方向，并利用语音、视觉和手势等方式让机器人在该游戏中实现了高效而自然的交互。
PDF8 years ago