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MoMo：具有时空动作标记化的机器人操纵中的拨盘运动模式
为了在不同的环境中有效运行，机器人不仅必须准确地执行操作任务，而且还要根据任务、对象和交互设置调整其行为的展开方式。我们询问这种执行级别的变化是否可以作为跨任务共享的可重用行为因素来学习。我们提出了 MoMo，一个两阶段的模仿学习框架，由时空动作标记器和行为克隆转换器组成，该转换器将任务和连续运动模式条件作为输入。在六个真实的机器人操作任务中，改变这种条件会产生稳定的……
来源:Apple机器学习研究为了在不同的环境中有效运行，机器人不仅必须准确地执行操作任务，而且还要根据任务、对象和交互设置调整其行为的展开方式。我们询问这种执行级别的变化是否可以作为跨任务共享的可重用行为因素来学习。我们提出了 MoMo，一个两阶段的模仿学习框架，由时空动作标记器和行为克隆转换器组成，该转换器将任务和连续运动模式条件作为输入。在六个真实的机器人操作任务中，改变这种条件会产生人类评估者可以区分的稳定、动态和中间行为，并且这些行为在关节速度、加速度和末端执行器接近俯仰方面有所不同。对于仅以一种模式演示的任务，MoMo 会转移未见过的请求模式，同时在很大程度上保留任务的成功。总之，这些结果提供了对未见过的任务模式组合的组合概括的证据，并表明运动模式可以跨任务重复使用，以控制操作技能的执行方式。