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Sarvesh Bipin Patil
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新型Transformer框架提升机器人灵巧性和协作能力
研究人员开发了一个新的框架，利用空间条件多智能体Transformer（MAT）来解决分布式灵巧操作（DDM）的复杂性。该方法专为涉及多个机器人（特别是64个软Delta机器人网格）的系统设计，以学习鲁棒的控制策略。该框架包含一个具有自适应层归一化的MAT以提高效率，空间对比嵌入以将Transformer嵌入与机器人位置关联，以及通过Soft Actor Critic微调的行为克隆方法。实验表明，MAT能够迭代地优化动作，并且空间条件…
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新的OGPO算法提高了机器人领域生成式控制策略的样本效率
研究人员推出了一种名为“离策略生成策略优化”（OGPO）的新型算法，该算法专为机器人领域生成式控制策略的样本高效微调而设计。OGPO利用离策略评论家网络来最大化数据重用，并通过整个生成过程传播策略梯度。该方法在各种操作任务上实现了最先进的性能，并展示了在没有专家数据的情况下微调初始化不良策略的能力。