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Peide Huang
Peide Huang
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Apple 研究人员发布 MoMo，实现机器人操控的自适应性
Apple 研究人员开发了 MoMo，一个两阶段模仿学习框架，旨在使机器人能够将其操控行为适应不同情境。该系统使用时空动作分词器和 Transformer，以任务和连续运动模式条件作为输入。在六个真实机器人操控任务上的实验表明，改变此条件可以产生不同的稳定、动态和中间行为，并且 MoMo 在保持任务成功的同时成功迁移了未见过的运动模式。
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苹果研究人员设计具有表现力动作的机器人以增强人机交互
苹果公司的研究人员开发了 ELEGNT 框架，用于设计兼具功能性任务完成和意图、情感等表现性特质的机器人动作。他们在一篇近期论文中详细介绍了这项工作，包括创造了一个类似灯具的机器人以及一种生成动作序列的方法，以增强用户参与度，尤其是在社交场合。一项用户研究证实，与纯粹以功能驱动的动作相比，以表现力驱动的动作被认为更积极。