研究人员开发了一种新颖的基于语义-几何图的任务表示方法，用于双臂机器人操作。该方法使用消息传递神经网络和 Transformer 解码器联合编码对象身份、它们之间的语义关系以及运动历史。该系统可以学习任务无关的表示，这些表示可跨不同机器人实体重复使用，并在现实世界的双臂任务中取得成功，性能优于多个基线模型。 AI
影响 引入了一种新方法，使机器人能够学习复杂的操作任务，有可能提高它们在现实世界场景中的适应性和性能。
排序理由 这是一篇详细介绍机器人任务表示新方法的学术论文。
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