action retargeting

MOMASPLAT框架通过新视角合成增强机器人模仿学习

研究人员开发了MOMASPLAT，一个旨在增强移动操作任务模仿学习的新框架。该系统通过从新视角合成动态操作轨迹，解决了机器人在与训练时不同的视角下执行任务的挑战。MOMASPLAT利用3D高斯泼溅和前馈3D基础模型来重建静态环境和被操作对象，从而能够生成具有变换动作的几何一致的合成演示。在真实任务上的评估表明，MOMASPLAT显著提高了对未见过的基础姿态的鲁棒性，优于现有方法，并减少了对大量真实世界数据收集的需求。