不只是模仿，伯克利新研究赋予机器人跨实体自主学习的能力，零样本时代已来

深蓝AI · 公众号 · · 2024-09-18 17:13

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导读：在当今科技飞速发展的时代，机器人技术正不断地给我们带来惊喜和变革。2024 年 9 月，一篇来自加州大学伯克利分校、丰田研究所和 Physical Intelligence 的研究论文 RoVi-Aug: Robot and Viewpoint Augmentation for Cross-Embodiment Robot Learning 引起了广泛关注。该创新性的机器人数据增强方法，在跨实体机器人的数据利用和学习方面有重大意义。 ©️【深蓝AI】编译 ▲ 图1｜RoVi-Aug整体流程概述©️【深蓝AI】编译机器人的研究通常面料数据的收集和利用层面的困难。扩大数据规模虽然能使机器人学习到的策略更具通用性和鲁棒性，但收集真实机器人数据耗时耗力。现有的机器人学习数据集存在着机器人类型和相机角度分布不平衡的问题，这使得该数据对应的策略容易过拟合。例如，当一个策略在特定类型的机器人上训练后，可能无法很好地适应其他不同类型的 ………………………………

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