XARM

arxiv：2405.03865v1 [cs.ro] 2024年5月6日

摘要 - 机器人负担能力，提供有关在给定情况下可以采取哪些措施的信息，可以帮助机器人操纵。但是，了解负担需要昂贵的大量注释的互动或示例数据集。在这项工作中，我们认为与环境的指导互动可以减轻此问题，并提出基于信息的措施来增强代理商的目标并加速负担得起的发现过程。我们提供了我们方法的理论理由，并在凭经验上验证了模拟和现实世界任务中的方法。我们的方法（我们都可以配音IDA）可以有效地分辨出几种动作原则的视觉功能，例如抓握，堆叠对象或开放抽屉，强烈提高了模拟的数据效率，并且它使我们能够在少量的互动中学习与少数相互作用的抓地力，并在现实中与UFARCRACT XARM 6 ROBOT 6 ROBORT ARM上。项目网站：mazpie.github.io/ida