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摘要 - 模仿学习在使用相机的视觉反馈执行高精度操纵任务方面具有巨大的潜力。但是，在模仿学习的常见实践中，将摄像机固定在适当的位置，从而导致遮挡和有限的视野等问题。此外，摄像机通常被放置在宽阔的一般位置，而没有特定于机器人任务的有效观点。在这项工作中，我们研究了主动视力（AV）对模仿学习和操纵的效用，在该工作中，除了操纵政策外，机器人还从人类的演示中学习了AV政策，以动态地改变机器人的相机观点，以获取有关其环境和给定任务的更好信息。我们介绍了AV-Aloha，这是一种带有AV的新型双层远程处理机器人系统，AV的扩展是Aloha 2机器人系统的扩展，并结合了一个仅携带立体声摄像机的额外的7多型机器人臂，仅负责找到最佳视图点。此相机将立体视频流向戴着虚拟现实（VR）耳机的操作员，使操作员可以使用头部和身体运动来控制相机的姿势。该系统提供了具有双层第一人称控制的身临其境的远程操作体验，从而使操作员能够动态探索和搜索场景并同时与环境进行交互。我们在现实世界和模拟中对系统进行模仿学习实验，这些任务强调观点计划。项目网站：https：//soltanilara.github.io/av-aloha/我们的结果证明了人类引导的AV在模仿学习中的有效性，显示了可见性有限的任务中固定相机的显着改善。
探索双人机器人操纵中的主动视力
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