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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)評估

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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

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杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(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

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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

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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

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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

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服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

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