Sammanfattning av denna webbsida: Välstrukturerade visuella representationer kan göra robotinlärning snabbare och kan förbättra generaliseringen. I den här artikeln studerar vi hur vi kan uppnå effektiva objektcentrerade representationer för robotiska manipuleringsuppgifter utan mänsklig märkning genom att använda autonom robotinteraktion med miljön. Sådan representation inlärningsmetoder kan dra nytta av kontinuerlig förfining av representationen som roboten samlar mer erfarenhet, så att de kan skala effektivt utan mänsklig inblandning. När en robot tar bort ett objekt från en scen, bör representationen av den scenen ändras i enlighet med egenskaperna hos det objekt som togs bort. Vi formulerar en aritmetisk relation mellan funktion vektorer från denna observation, och använder den för att lära sig en representation av scener och objekt som sedan kan användas för att identifiera objekt instanser, lokalisera dem i scenen, och utföra målriktade grepp uppgifter där roboten måste hämta befallda objekt från en bin. Samma grepp procedur kan också användas för att automatiskt samla in träningsdata för vår metod, genom att spela in bilder av scener, greppa och ta bort ett objekt, och spela in resultatet. Våra experiment visar att detta självövervakade tillvägagångssätt för att få grepp om väsentligt överträffar direkt förstärkande inlärning från bilder och tidigare representation inlärningsmetoder.
I REF lär sig objektrepresentationer genom autonom robotinteraktion med miljön för målinriktat grepp.
Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping
{'venue': 'Proceedings of The 2nd Conference on Robot Learning, in PMLR 87:99-112 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}