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移動(dòng)機(jī)器人Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺(jué)感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)

來(lái)源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專(zhuān)委會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/28      主題:其他   [加盟]

中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺(jué)感知相結(jié)合的方法來(lái)完成移動(dòng)機(jī)器人(如圖3(a))在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作[7]。作者將移動(dòng)操作過(guò)程看做一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題,首先通過(guò)雙目相機(jī)通過(guò)DOPE獲取目標(biāo)物體的6D姿態(tài)p以及機(jī)器人本體的當(dāng)前狀態(tài)st,接著通過(guò)基于PPO的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)機(jī)器人的本體,機(jī)械臂以及機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)并控制機(jī)器人本體運(yùn)動(dòng),最后機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)st+1和響應(yīng)rt,其中響應(yīng)主要包含了整個(gè)系統(tǒng)的控制響應(yīng)rctrl、機(jī)械手末端的位置響應(yīng)rdist以及抓取狀態(tài)rgrasp(如圖3(b))。最后作者在仿真環(huán)境和真實(shí)環(huán)境下測(cè)試了不同高度下的抓取成功率,在仿真中,立方體的抓取效果最好達(dá)到了90%的成功率,而球類(lèi)物體較差僅有60%左右,而在實(shí)際測(cè)試過(guò)程中,在姿態(tài)估計(jì)正確的前提下可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體的成功抓取(如圖3(c)(d))。







一種基于層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械手魯棒操作

在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃,從而實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程

ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評(píng)估

人類(lèi)可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變,但這對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題

如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問(wèn)題和解決方法

能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛

拯救渣畫(huà)質(zhì),馬賽克圖秒變高清,杜克大學(xué)提出AI新算法

杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無(wú)法識(shí)別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像,其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真

餓了么推薦算法的演進(jìn)及在線學(xué)習(xí)實(shí)踐

餓了么算法專(zhuān)家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景,包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo);然后是算法的演進(jìn)路線;最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的

百變應(yīng)用場(chǎng)景下,優(yōu)酷基于圖執(zhí)行引擎的算法服務(wù)框架筑造之路

優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場(chǎng)景眾多,需求靈活多變,需要一套通用業(yè)務(wù)框架,支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配,提升算法服務(wù)場(chǎng)景搭建的效率

內(nèi)容流量管理的關(guān)鍵技術(shù):多任務(wù)保量?jī)?yōu)化算法實(shí)踐

通過(guò)分析其中的關(guān)鍵問(wèn)題,建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法

CVPOS自助收銀的挑戰(zhàn)以及商品識(shí)別算法工程落地方法和經(jīng)驗(yàn)

針對(duì)結(jié)算收銀場(chǎng)景中商品識(shí)別的難點(diǎn),從商品識(shí)別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面,進(jìn)行了深入講解

面向動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)電晶體可塑性研究

神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面,同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn)與K8s二次開(kāi)發(fā)

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開(kāi)發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn),包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升級(jí)與二次開(kāi)發(fā)等內(nèi)容

如何更高效地壓縮時(shí)序數(shù)據(jù)?基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索

大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索
 
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== 機(jī)器人推薦 ==
 
迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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