Facebook研发AI学习新方法,几小时就能让机器臂学会操

作者:匿名 时间:2019-10-20 15:39:13;

[云搜索网(微信号:)10月8日报道(编译:叶展胜)

双臂机器人能完成像打开瓶盖这样的任务吗?显然,这需要它用一只手握住瓶子,用另一只手握住瓶盖并转动它。这种相对复杂的步骤序列通常被称为模式,不受目标的几何尺寸和空间状态的影响。此外,与其他深入学习技术不同,该模型需要数百万个案例,并且需要数周甚至数月的时间来学习。

最近,facebook ai研究的一个团队试图让两个sawyer机器人从数据库中选择合适的步骤来完成指定的目标。在每个步骤中,机械臂必须决定使用哪种技能和具体的参数设置(包括施加力的位置和大小等)。)。虽然这涉及到许多复杂的问题,但该团队表示,这种方法的学习效率非常快,一项操作技能可能只需要几个小时就能完成。

这个团队的核心目标是帮助机器人手臂处理更多的任务。它的学习过程分为两个步骤。第一步是学习完成任务的方式。第二步是为不同的技能配置合适的参数。他们认为这种方法可以学得更快。首先,同一任务细节上的差异所带来的数据可以用于技能优化。此外,其他相关任务也可以改进。

“例如,首先我们让机械臂在模拟中学会拿起棍子。这种模式可用于其他相关任务,例如在现实中借助摄像机拿起盘子,尽管两者的空间状态和具体参数(例如抓取动作)非常不同。确定模式后,只需要学习的第二步,即参数优化,就可以拿起盘子。”

这些研究人员为机械臂设计了一个技能数据库,包括扭转、提升、靠近等。机械臂可以用它来移动、旋转和打开不同大小和不同空间状态的物体。当前模式的训练在mujoco仿真环境中完成。它只需要少量的数据,如机器人手臂本体感受(包括关节位置、关节转速等)。)和几何尺寸。训练结果可用于仿真环境和现实中。

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