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Action Map Policy
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新的机器人学习策略将像素位置视为离散动作类别
研究人员推出了一种新颖的机器人学习方法——Action Map Policy (AMP)，该方法将3D闭环操作视为一个图像空间分类问题。该方法将3D动作投影到相机图像平面上，将每个像素视为一个离散类别，以管理维度并保留多模态。AMP在没有过大词汇量的情况下实现了高维动作的毫米级精度，推理速度比扩散策略更快，并在实验中展示了卓越的成功率和空间推理能力。
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Action Map Policy 将机器人操作重构为图像分类问题
研究人员推出了一种新颖的机器人学习方法——Action Map Policy (AMP)，它将3D闭环操作重构为图像空间分类问题。该方法通过将3D操作投影到相机图像平面，并将每个像素视为一个离散类别，从而解决了高维操作空间带来的挑战。这种维度控制使得在可管理的词汇量下实现毫米级精度，并在各种操作任务中在成功率和推理速度上优于现有基线。