Vi använder förstärkning lärande (RL) för att lära sig dexterous in-hand manipulation politik som kan utföra vision-baserade objekt omorientering på en fysisk Shadow Dexterous Hand. Träningen utförs i en simulerad miljö där vi randomiserar många av systemets fysiska egenskaper såsom friktionskoefficienter och ett objekts utseende. Våra policyer överförs till den fysiska roboten trots att vi är tränade helt i simulering. Vår metod är inte beroende av några mänskliga demonstrationer, men många beteenden som finns i mänsklig manipulation framträder naturligt, inklusive fingerstyrning, multifingersamordning, och kontrollerad användning av gravitation. Våra resultat erhölls med hjälp av samma distribuerade RL-system som användes för att träna OpenAI Five. Vi inkluderar också en video av våra resultat: https://youtu.be/jwSbzNHGflM.
Andrychowicz m.fl. REF visade fingerfärdig in-hand-manipulering på en antropomorf robothand, Shadow Dexterous Hand, genom att introducera randomisering i både perception och dynamik av simuleringen under träningen.
Learning dexterous in-hand manipulation
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}