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【CMU博士论文】机器人学习中的触觉感知:从开发到部署
数据派THU
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大数据
· 2024-09-13 17:00
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来源:专知 本文 约4000字 ,建议阅读 5 分钟 通过探讨ReSkin的设计、集成、策略学习和表示学习,本文旨在为机器人学习中有效的感知系统的实现提供指导。 触觉感知在机器人与物理环境交互中扮演着重要角色,这一观点已被广泛认可。然而,现有的传感器中,少有能够在机器人领域中得到广泛应用。本文提出了一个将触觉感知融入机器人学习范式的框架,涵盖从开发到部署的全过程,并通过ReSkin——一种多功能且可扩展的磁性触觉传感器为实例。通过探讨ReSkin的设计、集成、策略学习和表示学习,本文旨在为机器人学习中有效的感知系统的实现提供指导。 我们首先提出ReSkin——一个低成本、紧凑且多样化的触觉感知平台。我们开发了一种自监督学习技术,使得传感器具备可替换性,通过适应已学习的模型推广到新的传感器实例。接下来,我们在 ………………………………
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