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TOOL · CL_254966 · Sep 15 · 04:00

机器人学研究引入基于结果的表示学习

研究人员开发了一种在机器人学中学习操纵充分表示的新方法，该方法侧重于动作结果而非密集几何状态。该方法利用了带有KL正则化项的动作条件结果瓶颈，旨在保留可接受动作的结果分布。该系统在抓取选择和主动视点选择等各种任务中都显示出有效性，与重建几何方法相比，抓取成功率的AUC显著提高。