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Visual Servoing
Visual Servoing
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新的视觉伺服方法在机器人技术中实现亚毫米级精度
研究人员开发了VGM-VS，一种利用预训练视觉几何模型实现高精度机器人控制的新型视觉伺服方法。该方法估计相对相机姿态并将其迭代应用于闭环系统中，即使在目标被遮挡或纹理较弱的情况下也能保持可靠性。为了解决尺度模糊问题，VGM-VS通过在记录的图像-姿态对上进行微调来采用特定场景的度量适应，无需单独校准。该系统在现实世界的装配任务中实现了亚毫米级精度，在遮挡和显著初始位移等挑战性条件下，以高成功率展示了鲁棒的性能。
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新的BIFROST方法实现了机器人零样本Sim2Real迁移
研究人员开发了BIFROST，一种用于机器人策略学习的Sim2Real迁移学习的新方法。该方法通过跨域双模拟目标学习共享历史编码器来解决域不匹配的挑战。该目标将导致等效长期行为的观测-动作序列映射到附近的潜在状态，而忽略特定于域的差异。在视觉导航和接触丰富操作任务上的实证结果表明，BIFROST在实现零样本向现实迁移方面是有效的，其性能优于现有的域适应和协同训练基线。