据悉,模仿和强化学习是当前相当流行的两套解决方案。其一涉及控制机器人以教它执行任务,其二则需要在动辄数百万张图像集合上,对机器人系统展开专项训练。
WHIRL Human-to-Robot Imitation in the Wild(via)
与此同时,许多研究人员也在积极探索一种更直观的方法 —— 通过让机器人观察人类是如何完成相关任务的,来更加高效地对系统展开训练。
(资料图)
学习开关抽屉
卡内基梅隆大学的“野外人类模仿机器人学习”方案(简称 WHIRL),就是该领域的最新研究方向之一。
用抹布擦白板
通过视频演示,现成的移动机械臂学会了如何完成 20 多项家务,包括开关抽屉和电器、以及倾倒垃圾。
拔掉充电器插头
机器人研究所博士生 Shikhar Bahl 在一份新闻稿中称:“模仿是一种很好的学习方式,但让机器人真正从直接的人类行动观察中习得相关技能,仍是该领域的一个未解决问题”。
打开水龙头
好消息是,这项最新的 WHIRL 研究成果,算是向该领域迈出了重要的一步。
拾取垃圾袋
从视频中的一系列演示来看,这项技术在家庭环境中特别实用。
叠放杯子
机器人专家们希望,这些系统有朝一日可被用于帮助老年房主或其它行动不便的人士。
开闭冰箱门
学习期间,WHIRL 无需借助任何其它附加组件,只是不断尝试执行某项任务、直到成功(即便可能需要相当多次才会掌握)。
整理衣物
CMU 指出,WHIRL 与传统机器人系统的最大区别,就是能够在自身硬件限制下,找到完成任务的最佳方法。
目前这套系统正在通过观看视频展开相关训练,但研究团队也在努力寻求扩展内容,比如参考来自 YouTube 等服务的视频剪辑。
头条 22-07-19
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