Sammanfattning av denna webbsida: End-to-end-kontroll för robotmanipulering och grepp är ett attraktivt alternativ till traditionella rörledningar. End-toend-metoder tenderar dock att antingen vara långsamma att träna, uppvisa lite eller ingen allmängiltighet, eller saknar förmågan att utföra långhorisontella eller flerstegsuppgifter. I detta dokument visar vi hur två enkla tekniker kan leda till end-to-end (bild till hastighet) utförande av en flerstegsuppgift, som är jämförbar med en enkel rengöring rutin, utan att ha sett en enda riktig bild. Detta innebär att lokalisera, nå efter, och greppa en kub, sedan lokalisera en korg och släppa kuben inuti. För att uppnå detta beräknas robotbanor i en simulator, för att samla en rad styrhastigheter som utför uppgiften. Därefter tränas ett CNN för att kartlägga observerade bilder till hastigheter, med hjälp av domän randomisering för att möjliggöra generalisering till verkliga bilder. Resultaten visar att vi framgångsrikt kan utföra uppgiften i den verkliga världen med förmågan att generalisera till nya miljöer, inklusive dem med dynamiska ljusförhållanden, distraherande objekt och rörliga objekt, inklusive korgen själv. Vi anser att vår strategi är enkel, mycket skalbar, och kapabel att lära sig långhorisontella uppgifter som hittills inte har visats med toppmoderna i end-to-end robot kontroll.
James och Al. använd domän randomisering för robotinlärning i simulering och överförde manipulering färdighet från simulering till den verkliga världen REF.
Transferring End-to-End Visuomotor Control from Simulation to Real World for a Multi-Stage Task
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}