机构名称：
¥ 2.0
摘要：构建有效的模仿学习方法，使机器人能够从有限的数据中学习，并且仍然在不同的现实世界环境中概括是一个长期存在的问题。我们提出了Equibot，一种可用于机器人操纵任务学习的强大，有效且可推广的方法。我们的方法结合了SIM（3） - 等级神经网络体系结构与扩散模型。这确保了我们所学的政策对规模，轮换和翻译的变化是不变的，从而增强了它们对看不见的环境的适用性，同时保留了基于扩散的政策学习的好处，例如多种方式和鲁棒性。我们在一组6项模拟任务上显示，我们提出的方法减少了数据要求并改善对新方案的概括。在现实世界中，有10个移动操作任务的10个变体，我们表明我们的方法可以轻松地概括为每项任务中仅5分钟的人类演示的新颖对象和场景。网站：https：//equi-bot.github.io/
equibot：SIM（3） - 可推广和数据有效学习的Equivariant扩散策略
主要关键词
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