Genom att överbrygga "realitetsgapet" som separerar simulerad robotik från experiment på hårdvara kan robotforskningen påskyndas genom förbättrad datatillgänglighet. Detta papper utforskar domän randomisering, en enkel teknik för att träna modeller på simulerade bilder som överförs till verkliga bilder genom att randomisera rendering i simulatorn. Med tillräcklig variation i simulatorn, kan den verkliga världen visas för modellen som bara en annan variation. Vi fokuserar på uppgiften att objekt lokalisering, som är en språngbräda till allmänna robotiska manipulation färdigheter. Vi finner att det är möjligt att träna en verklig objektdetektor som är exakt till 1,5 cm och robust till distraktorer och partiella ocklusioner med endast data från en simulator med icke-realistiska slumpmässiga texturer. För att visa våra detektorers kapacitet, visar vi att de kan användas för att utföra grepp i en rörig miljö. Såvitt vi vet är detta den första framgångsrika överföringen av ett djupt neuralt nätverk som endast utbildats på simulerade RGB-bilder (utan förutbildning på riktiga bilder) till den verkliga världen för robotkontroll.
al REF fokuserar på uppgiften att lokalisera objektet med hjälp av syntetiska data.
Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}