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visuomotor policies
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DexPort系统简化机器人手部数据收集
研究人员开发了DexPort，这是一种用于收集灵巧手操作数据的便携式接口，该接口在数据收集和部署时使用相同的硬件。该系统允许操作员指定机器人手腕运动并选择手指协调的技能，从而简化了为训练视觉运动策略而收集人类演示的过程。收集到的数据，包括在各种设置下进行的2500多次演示，在使用记录的机器人命令和野外数据时，任务成功率有了显著提高。
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DiscoDemo 使用强化学习生成多样化的机器人操作数据
研究人员开发了 DiscoDemo，这是一种利用强化学习生成多样化且成功的机器人操作轨迹的新方法。该方法旨在克服传统行为克隆的局限性，后者对训练数据的覆盖范围高度敏感。通过使用逆向课程和多样性目标来训练一个潜在条件强化学习生成器，DiscoDemo 能够生成多种成功的行为，这些行为可以被过滤并导出为数据集。生成的演示在下游视觉运动策略方面显示出显著的改进，无论是在模拟还是在真实机器人上，与基线方法相比，成功率都大大提高。