研究人员开发了新的框架来教机器人

让机器人学习与我们教人类的方法非常相似,加州大学伯克利分校可能已经找到了一种加快深度学习过程的方法。

让机器人完成任务涉及很多类似人的培训,本质上是向机器人展示任务并将其重复执行。但是中间有一些步骤可以加快这一过程,加州大学伯克利分校的研究人员已经发表了另一篇论文。

该框架名为AVID,该框架基于同样由加州大学伯克利分校开发的两个深度学习模型,CycleGAN和SOLAR。 CycleGAN将执行任务的人员的图像缩小到像素级别,然后可以对其进行重组以显示机器人完成相同任务。

还请参见:IBM Robot返回国际空间站

加州大学伯克利分校的机器人研究助理劳拉·史密斯(Laura Smith)说:“ AVID的工作原理是让机器人观察人类执行某项任务,然后想象自己完成相同任务的样子。” “要学习如何真正实现这一想象中的成功,我们让机器人通过反复试验来学习。”

机器人不会在每次失败时都让操作员重置任务,而是自动将其重置。这样可以减少设置任务时所需的干预量,从而实现某种形式的自治。 Smith说:“我们设计的培训框架适合于以最少的努力学习长期行为。”

在测试中,AVID的性能优于像素空间消融,TCN,仿制消融和机器人演示。此外,它设法以更少的人工干预来完成这些任务,这对于希望对成千上万的机器人进行编程以执行任务的开发人员而言可能很有用。

当前的AVID形式的局限性之一是,需要为机器人教每个任务,并且所学的知识无法传递给新任务。将来,史密斯和她的同事希望使CycleGAN培训成为一项一次性的锻炼,以应对各种各样的任务和技能。

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