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在仿真环境中评估实际机器人操纵策略
机器人学中的评估与模拟环境之间的控制和视觉差异是可靠的模拟评估的关键挑战，在创建适用于常见真实机器人设置的 SIMPLER 模拟环境的基础上，我们证明了在这些环境中的政策表现与真实世界中的表现之间的强相关性，同时准确反映了真实世界的政策行为
PDF2 months ago
CVPR从点云中学习人与机器人之间的交接
本研究提出了第一个适用于基于视觉的人机递送控制策略学习的框架，使用带动态仿真环境的两阶段教师 - 学生框架，该框架使用运动规划、抓握规划、强化学习和自我监督等方法，可以在模拟实验基准测试、模拟到模拟的转换和模拟到真实的转换中显著提高性能，同
PDFa year ago
利用接近感知任务实现社交导航
本文提出了一种基于 Proximity-Aware Tasks 进行增强学习的社交导航策略，该策略利用干涉 Social Behaviors 的能力，解决在室内环境中人类导航的挑战，模拟了最小的人机交互单元 —— 遭遇。在 Gibson4
PDF2 years ago
AllenAct: 一种行动式 AI 研究框架
介绍了一种模块化、灵活的学习框架 AllenAct，旨在提高交互式人工智能领域的可访问性和鼓励新研究人员的加入。
PDF4 years ago
基于鸟瞰 LiDAR 点云数据的车辆检测领域自适应
本研究通过提出基于 CycleGAN 架构的域自适应框架，在从真实 3D LiDAR 传感器获取的鸟瞰（BEV）点云图像上检测车辆时，将合成的点云数据与真实点云数据之间的领域转移缩小，相对于常规方法提高了超过 7% 的平均精确度分数。
PDF5 years ago
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。
PDF5 years ago
学习控制自组装形态：模块化通用性研究
本文探讨了一种模块化协同进化策略，通过多个原始代理的动态自组装进而形成复合体来控制机动物体，与传统复杂代理的学习方法不同。作者通过在模拟环境中进行实验，展示了这一方法比静态和单片基线更好地适应环境变化和测试时间变化的性能。
PDF5 years ago
经典和基于学习的导航在复杂 3D 环境中的基准测试
本文探索经典导航和基于学习的导航的协调方法，通过在不同的模拟环境中进行测试和评估，发现经典系统在复杂的杂乱环境中能够表现出非常好的性能，而学习系统能够在有限的传感器套件下更加稳健地运行，但两种方法都远未达到人类水平的表现。
PDF5 years ago