Lärandebaserade metoder för robotmanipulering begränsas av att datainsamlingen är skalbar och att etiketter är tillgängliga. I den här artikeln presenterar vi ett ramverk för multi-task-domänanpassning till exempel att greppa i belamrade scener genom att använda simulerade robotexperiment. Vårt neurala nätverk tar monokulära RGB bilder och instans segmentering mask av ett specificerat målobjekt som ingångar, och förutspår sannolikheten för att framgångsrikt greppa det angivna objektet för varje kandidat motorkommando. Det föreslagna ramverket för överföringsutbildning tränar en modell som exempelvis tar tag i simuleringar och använder en domänadversariell förlust för att överföra den utbildade modellen till riktiga robotar med hjälp av urskillningslösa gripardata, som finns både i simulering och i den verkliga världen. Vi utvärderar vår modell i verkliga robotexperiment, jämför den med alternativa modellarkitekturer samt en urskillningslös greppbaslinje.
Fang m.fl. I REF föreslås en ram för anpassning av domäner med flera uppgifter som består av tre förutsägelsetorn, t.ex.
Multi-Task Domain Adaptation for Deep Learning of Instance Grasping from Simulation
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}