机构名称：
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摘要：开发能够执行各种操纵任务的机器人，在自然语言指示和复杂的现实世界环境的视觉观察的指导下仍然是机器人技术的重大挑战。这样的机器人代理需要了解语言命令并区分不同任务的要求。在这项工作中，我们提出σ-代理，这是一种用于多任务机器人操作的端到端模仿学习代理。σ-代理结合了共同的模仿学习（对比IL）模块，以增强视觉语言和电流未来表示。引入了用于汇总代表性语义信息的有效，有效的多视图询问变压器（MVQ形式）。σ-代理在18个rlbench任务中的不同设置下显示出对最新方法的显着改善，平均超过RVT [1]。2％和5。分别在10和100个示范培训中9％。σ-代理在5个现实世界中的单个掌握任务中也通过单个策略实现了62％的成功率。
对比的模仿学习语言指导多...
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