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精密家用机器人通过真实到模拟到真实的学习
CSAIL 的研究人员介绍了一种新颖的方法，允许机器人在扫描的家庭环境模拟中进行训练，为任何人都可以使用的定制家庭自动化铺平了道路。
来源:MIT新闻 - 人工智能在许多自动化愿望列表的顶部是一项特别耗时的任务：琐事。 许多机器人主义者的月光投入正在烹饪适当的硬件和软件组合，以便在所有条件下，机器可以学习“通才”政策（指导机器人行为的规则和策略）。 不过，实际上，如果您有一个家庭机器人，那么您可能不太在乎它对邻居工作。 麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）研究人员决定，考虑到这一点，试图找到一种解决方案，以轻松培训强大的机器人策略，以适应非常特定的环境。
“我们的目标是在不可能的AI实验室中，Marcel Torne Villasevil在单个环境中，在单个环境中，机器人在单个环境中的干扰，分心，变化的照明条件和物体姿势的变化都表现出色。” Marcel Torne Villasevil说。 “我们提出了一种使用计算机视觉的最新进展，可以随时创建数字双胞胎的方法。只有他们的电话，任何人都可以捕获现实世界中的数字副本，并且由于GPU并行化，机器人可以在模拟环境中训练比现实世界快得多。我们的方法通过利用一些现实世界的演示来开始训练过程，从而消除了对广泛奖励工程的需求。”
纸带您的机器人回家
rialto比您的服务中的一波简单的手机和（繁荣！）家机器人要复杂得多。它首先使用设备使用Nerfstudio，Arcode或Polycam等工具来扫描目标环境。重建场景后，用户可以将其上传到Rialto的界面以进行详细的调整，向机器人添加必要的接头等等。
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