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Kinova Gen3
Kinova Gen3
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新的 OHCAM 方法从有限数据中学习复杂的动作模型
研究人员开发了在线假设驱动的条件动作模型学习 (OHCAM)，这是一种新颖的在线方法，用于从有限的环境交互中学习具有条件和量化效应的动作模型。该方法在假设的动作模型上保持信念，并通过最大化竞争性假设之间的分歧来战略性地选择信息性动作以减少不确定性，同时还能抵抗噪声观测。OHCAM 从简单的假设开始，并根据需要扩展复杂性，在六个基准规划域和 Kinova Gen3 机器人上的实验中，与基线相比，展示了样本效率和改进的任务解决能力。
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Meta 测试数据中心自动化机器人，引发就业担忧 · 追踪 4 个来源
Meta 正在试验机器人来自动化其数据中心的任务，目标是在人工智能基础设施支出增加的情况下减少对人力的依赖。该公司正在测试来自 Watney Robotics、Kinova 和 ABB 等供应商的各种机械臂和系统，用于插拔线缆、重置服务器和更换网络组件等任务。虽然一些工人对潜在的失业表示担忧，但 Meta 表示，长期目标是提高效率并在更具挑战性的环境中进行操作。
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FurnitureVLA模型解决了真实规模的双臂家具组装问题
研究人员推出FurnitureVLA，这是一种新颖的视觉-语言-动作模型，专为真实规模的复杂、长时双臂家具组装任务而设计。该模型通过联合预测动作和连续进度信号来解决多步机器人操作中的挑战，这有助于自动子任务转换并减少错误累积。该系统在模拟中表现出显著的改进，成功率从48%提高到80%，并在Kinova Gen3机器人平台上进行了验证，性能下降极小。