The International Journal of Robotics Research· 2019Q1
Becerikli El İçi Manipülasyon Öğrenimi
Learning dexterous in-hand manipulation
- 1.607atıf
- Q1SCImago
- 2019yıl
Kısa özet
Tamamen simülasyonda eğitilen pekiştirmeli öğrenme politikaları, insan gösterimleri olmadan, vizyon tabanlı becerikli el içi nesne yönlendirmesini gerçekleştiren fiziksel bir robota başarıyla aktarıldı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Pekiştirmeli öğrenme politikaları tamamen simüle edilmiş bir ortamda eğitildi.
- Politikalar, nesne yönlendirmesi için fiziksel bir Shadow Dexterous Hand'e başarıyla aktarıldı.
- Yöntem insan gösterimlerine dayanmıyordu, karmaşık manipülasyon davranışları doğal olarak ortaya çıktı.
- Simülasyonda sürtünme ve nesne görünümü gibi fiziksel özelliklerin rastgeleleştirilmesi aktarıma yardımcı oldu.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We use reinforcement learning (RL) to learn dexterous in-hand manipulation policies that can perform vision-based object reorientation on a physical Shadow Dexterous Hand. The training is performed in a simulated environment in which we randomize many of the physical properties of the system such as friction coefficients and an object’s appearance. Our policies transfer to the physical robot despite being trained entirely in simulation. Our method does not rely on any human demonstrations, but many behaviors found in human manipulation emerge naturally, including finger gaiting, multi-finger coordination, and the controlled use of gravity. Our results were obtained using the same distributed RL system that was used to train OpenAI Five. We also include a video of our results: https://youtu.be/jwSbzNHGflM .
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The International Journal of Robotics Research, 2019 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Kontrol ve Sistem Mühendisliği
Control and Systems EngineeringEngineering