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移動(dòng)機(jī)器人Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)

來源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/28      主題:其他   [加盟]

中科院沈陽自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法來完成移動(dòng)機(jī)器人(如圖3(a))在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作[7]。作者將移動(dòng)操作過程看做一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題,先通過雙目相機(jī)通過DOPE獲取目標(biāo)物體的6D姿態(tài)p以及機(jī)器人本體的當(dāng)前狀態(tài)st,接著通過基于PPO的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法預(yù)測機(jī)器人的本體,機(jī)械臂以及機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)并控制機(jī)器人本體運(yùn)動(dòng),后機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)st+1和響應(yīng)rt,其中響應(yīng)主要包含了整個(gè)系統(tǒng)的控制響應(yīng)rctrl、機(jī)械手末端的位置響應(yīng)rdist以及抓取狀態(tài)rgrasp(如圖3(b))。后作者在仿真環(huán)境和真實(shí)環(huán)境下測試了不同G度下的抓取成功率,在仿真中,立方體的抓取效果好達(dá)到了90%的成功率,而球類物體較差僅有60%左右,而在實(shí)際測試過程中,在姿態(tài)估計(jì)正確的前提下可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體的成功抓取(如圖3(c)(d))。







一種基于層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械手魯棒操作

在底層通過使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃,從而實(shí)現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程

ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評(píng)估

人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過度形變,但這對于機(jī)器人來說仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題

如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問題和解決方法

能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛

拯救渣畫質(zhì),馬賽克圖秒變高清,杜克大學(xué)提出AI新算法

杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識(shí)別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像,其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真

餓了么推薦算法的演進(jìn)及在線學(xué)習(xí)實(shí)踐

餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景,包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo);然后是算法的演進(jìn)路線;最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的

百變應(yīng)用場景下,優(yōu)酷基于圖執(zhí)行引擎的算法服務(wù)框架筑造之路

優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場景眾多,需求靈活多變,需要一套通用業(yè)務(wù)框架,支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配,提升算法服務(wù)場景搭建的效率

內(nèi)容流量管理的關(guān)鍵技術(shù):多任務(wù)保量優(yōu)化算法實(shí)踐

通過分析其中的關(guān)鍵問題,建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法

CVPOS自助收銀的挑戰(zhàn)以及商品識(shí)別算法工程落地方法和經(jīng)驗(yàn)

針對結(jié)算收銀場景中商品識(shí)別的難點(diǎn),從商品識(shí)別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面,進(jìn)行了深入講解

面向動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)電晶體可塑性研究

神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面,同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過經(jīng)驗(yàn)來尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn)與K8s二次開發(fā)

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn),包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升級(jí)與二次開發(fā)等內(nèi)容

如何更高效地壓縮時(shí)序數(shù)據(jù)?基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索

大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索
 
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新聞資訊
== 資訊 ==
» 商用服務(wù)機(jī)器人控制系統(tǒng)的組成:任務(wù)規(guī)劃,
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» 智能機(jī)器人的傳感器的種類:內(nèi)部傳 感器和
» 前臺(tái)智能機(jī)器人對傳感器的要求:基本性能要
» 各地對具身智能核心發(fā)展需求:產(chǎn)業(yè)端落地,
» 2025年中國具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與場景
» 按控制方式進(jìn)行分類,機(jī)器人分為二種:非伺
» 按機(jī)械手的幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類,機(jī)器人分為三
» 智能安防巡檢機(jī)器人的起源與發(fā)展歷史,De
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» 智能接待機(jī)器人控制結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原理:串行和并
» 中小企業(yè)展廳講解機(jī)器人的電源電池:鉛酸蓄
» 智能互動(dòng)機(jī)器人的嘴巴:6個(gè)功能模塊組成
 
== 機(jī)器人推薦 ==
 
迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人底盤

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