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移動(dòng)機(jī)器人Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)

來源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/28      主題:其他   [加盟]

中科院沈陽自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法來完成移動(dòng)機(jī)器人(如圖3(a))在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作[7]。作者將移動(dòng)操作過程看做一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題,先通過雙目相機(jī)通過DOPE獲取目標(biāo)物體的6D姿態(tài)p以及機(jī)器人本體的當(dāng)前狀態(tài)st,接著通過基于PPO的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法預(yù)測機(jī)器人的本體,機(jī)械臂以及機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)并控制機(jī)器人本體運(yùn)動(dòng),后機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)st+1和響應(yīng)rt,其中響應(yīng)主要包含了整個(gè)系統(tǒng)的控制響應(yīng)rctrl、機(jī)械手末端的位置響應(yīng)rdist以及抓取狀態(tài)rgrasp(如圖3(b))。后作者在仿真環(huán)境和真實(shí)環(huán)境下測試了不同G度下的抓取成功率,在仿真中,立方體的抓取效果好達(dá)到了90%的成功率,而球類物體較差僅有60%左右,而在實(shí)際測試過程中,在姿態(tài)估計(jì)正確的前提下可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體的成功抓取(如圖3(c)(d))。







一種基于層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械手魯棒操作

在底層通過使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃,從而實(shí)現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程

ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評估

人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過度形變,但這對于機(jī)器人來說仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題

如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問題和解決方法

能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛

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杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像,其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真

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餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景,包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo);然后是算法的演進(jìn)路線;最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的

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優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場景眾多,需求靈活多變,需要一套通用業(yè)務(wù)框架,支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配,提升算法服務(wù)場景搭建的效率

內(nèi)容流量管理的關(guān)鍵技術(shù):多任務(wù)保量優(yōu)化算法實(shí)踐

通過分析其中的關(guān)鍵問題,建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法

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迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

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