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Physical Robots for Teaching Mobility & Manipulation using ROS in Remote Learning
Physical Robots for Teaching Mobility & Manipulation using ROS in Remote Learning
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EgoX框架实现了机器人操纵的跨具身学习
研究人员开发了EgoX，一个旨在促进通用操纵策略跨具身学习的新框架。该系统通过对其语义模态进行对齐，来组织来自人类、真实机器人和模拟代理的各种演示。EgoX利用了预训练的模块化跨具身Transformer（MXT+）并结合具身梦想，然后针对特定的机器人具身进行微调。在各种任务和机器人类型上的实验表明，EgoX显著提高了任务进展，尤其是在分布外场景中，突显了其模块化接口和具身梦想目标的有效性。
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SimEX 框架使用模拟以最小的物理交互来训练机器人
研究人员开发了 SimEX 框架，该框架集成了模拟实验，以帮助编码代理学习控制真实机器人。该系统首先在模拟中进行开放式迭代，构建通用的机器人工具箱。然后，它通过最少的物理试验来完善这个工具箱和模拟器，使用修正后的模拟来诊断和修复错误。SimEX 在折叠毛巾和抓取盘子等现实世界任务中取得了成功，仅需 10 分钟的物理交互即可获得技能，无需事先演示。