Nuvarande modell gratis lärande-baserade robot grepp metoder utnyttja mänskliga-märkta dataset för att träna modellerna. Men det finns två problem med en sådan metod: a) eftersom varje objekt kan greppas på flera sätt, är det inte en trivial uppgift att manuellt märka platser; b) mänsklig märkning är partisk av semantik. Medan det har gjorts försök att utbilda robotar med hjälp av försöks-och-terror experiment, är mängden data som används i sådana experiment fortfarande avsevärt låg och gör därför eleven benägna att överutrustning. I detta dokument tar vi steget att öka tillgängliga träningsdata till 40 gånger mer än tidigare arbete, vilket leder till en datamängd på 50K datapunkter som samlats in över 700 timmars robotgripförsök. Detta gör det möjligt för oss att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för uppgiften att förutsäga grepp platser utan allvarlig övermontering. I vår formulering, vi omarbeta regressionsproblemet till en 18way binär klassificering över bild fläckar. Vi presenterar också ett flerstegslärande där ett CNN som är utbildat i ett steg används för att samla in hårda negativ i efterföljande steg. Våra experiment visar tydligt nyttan med att använda storskaliga dataset (och flerstegsutbildning) för uppgiften att greppa. Vi jämför också med flera baslinjer och visar state-of-the-art prestanda på generalisering till osynliga objekt för grepp.
REF visar generaliseringen av ramverket med 700 timmars robotutbildning.
Supersizing self-supervision: Learning to grasp from 50K tries and 700 robot hours
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}