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一手训练,多手应用:国防科大提出灵巧手抓取策略迁移新方案

机器之心  · 公众号  · AI  · 2024-10-01 12:37

主要观点总结

本文介绍了AIxiv专栏发布的一篇文章,主要关于国防科技大学智能图形计算团队的研究工作。该研究旨在解决机器人抓取任务中的策略泛化问题,特别是在不同形态的机械手之间的泛化能力。提出了一种新颖的策略学习方法,通过利用对不同灵巧手的一致性表征设计以及分离灵巧手高层运动生成和低层关节控制,实现了将在一个灵巧手上训练的策略以低代价迁移到其他灵巧手,并同时保持抓取性能和对物体的泛化性。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

文章介绍了机器之心AIxiv专栏的相关报道,涵盖了全球各大高校与企业的顶级实验室的学术、技术内容,并提到了国防科技大学智能图形计算团队的主要研究方向和成果。

关键观点2: 研究问题

文章指出了机器人研究领域中的抓取任务核心目标,以及基于学习的方法在提高对不同物体的抓取的泛化能力方面的显著进展,但针对机械手本身,尤其是复杂的灵巧手(多指机械手)之间的泛化能力仍然缺乏深入研究的问题。

关键观点3: 研究方法

文章介绍了一种新颖的策略学习方法,通过利用对不同灵巧手的一致性表征设计,以及分离灵巧手高层运动生成和低层关节控制,实现了策略迁移。创新点包括运动和控制分离的层次化框架、手无关的状态和动作表示,以及基于Transformer的策略网络结构设计。

关键观点4: 实验结果

文章对所提出的框架和设计进行了广泛的实验验证,并评估了其在不同抓取器和物体上的性能。实验使用了多种灵巧抓取器,并在YCB物体集和ContactPose物体集上进行了测试,证明了方法的泛化性。


文章预览

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本文来自国防科技大学智能图形计算团队,主要研究方向包括智能图形学、具身智能、机器学习、三维视觉等。团队拥有多名国家级人才,在国际上较早开展了数据驱动三维感知、建模与交互工作,发表TOG/TPAMI/TVCG等A类论文200余篇,获得湖南省自然科学一等奖、中国计算机学会自然科学一等奖、军队科技进步奖、军队教学成果奖、湖南省优秀研究生导师团队等。 在机器人研究领域,抓取任务始终是机器人操作中的一个关键问题。这项任务的核心目标是控制机械手移动到 ………………………………

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