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VANP：自我监督视觉行动预训练导航中的视觉焦点学习
提出了一种自我监督视觉行为模型（VANP）用于视觉导航的预训练，通过最大化嵌入之间的信息来学习与导航任务相关的特定视觉区域，实现了与完全监督模型相媲美的性能，同时减少了一半的训练时间和仅使用 0.08% 的 ImageNet 数据进行训练。
PDF4 months ago
表示学习与强化学习的混合在动态复杂机器人运动规划中的应用
混合算法 LSTM 池化和跳跃连接的注意力型离散软演员评论家 (LSA-DSAC) 用于机器人运动规划，取代了基于图的算法并改善了收敛速度。实验证明 LSA-DSAC 在训练和评估中优于最先进的方法，并在实际世界中实施和测试了物理机器人。
PDF10 months ago
GOATS: 目标采样适应策略与课程增强学习技术相结合的铲取机器人系统
本研究介绍了 GOATS，一种基于课程的强化学习方法，用于解决具有挑战性的目标条件下的机器人水舀取任务，结果表明，这种方法在模拟环境中表现出色，并且在真实场景中具有良好的普适性。
PDFa year ago
基于目标驱动的 6 自由度抓取技术在混杂环境下的物体操作
本研究提出了一种基于部分点云观察的，用于在杂乱场景中规划指定物体 6 自由度抓取的方法，其性能比基线方法高出 17.6%，能够成功清理包含 23 个未知物体和 51 次抓取操作的 9 个杂乱桌面场景，并利用我们学习到的碰撞检查模块来推理有效
PDF5 years ago
Omnipush: 精准、多样、真实世界的 RGB-D 视频推动动力学数据集
本文介绍了一个用于机器人推动运动的高度多样化数据集，可用于学习模型，并包括元学习动态模型的基准测试和其他相关任务的提议。
PDF5 years ago