Abstract-Vi presenterar en strategi för robotisk djup inlärning från demonstration i virtuell verklighet, som kombinerar en djup 3D-konvolutionella neurala nätverk, för att greppa detektion från 3D-punkt moln, med domän randomisering för att generera en stor träningsdata uppsättning. Användningen av virtuell verklighet (VR) möjliggör robotinlärning från demonstration i en virtuell miljö. I denna miljö kan en mänsklig användare enkelt och intuitivt visa exempel på hur man tar tag i ett föremål, till exempel en fisk. Från några dussin av dessa demonstrationer använder vi domän randomisering för att generera en stor syntetisk träningsdatauppsättning bestående av 76 000 exempel grepp av fisk. Efter utbildning nätverket med hjälp av denna datauppsättning, nätverket kan styra en gripare för att förstå virtuell fisk med goda framgångar. Vår domän randomisering är ett steg mot ett effektivt sätt att utföra robotiskt djupinlärning från demonstration i virtuell verklighet.
Vårt tidigare arbete REF tillämpade 3D-konvolutionella neurala nätverk (3D CNN) för robot grepp.
Grasping virtual fish: A step towards robotic deep learning from demonstration in virtual reality
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}