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摘要 - 自主服务机器人应能够安全地与环境进行交互。但是，由于几个因素，包括感知错误，操纵失败或意外的外部事件，执行结果并不总是预期的。虽然大多数目前的研究强调检测和分类机器人失败，但我们的研究将其重点转移到了这些失败发生之前的重点。潜在的想法是，通过预测早期的潜在失败，可以采取预防措施。为了解决这个问题，我们提出了一个基于知识蒸馏的新型失败预期框架。该系统利用视频变压器，并结合了一种传感器融合网络，旨在处理RGB，深度和光流数据。我们评估方法对失败的有效性，现实世界机器人操纵数据集。实验结果表明，我们提出的框架的F1得分为82.12％，突出了其预测机器人执行失败的能力，最高可提前一秒钟。
基于知识蒸馏的机器人 - 对象操纵失效预期
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