研究人员将他们的可供性模型与四种不同的机器人学习范式相结合离线模仿学习探索目标条件学习和强化学习的动作参数化。推荐年检测器可检测的前多个单词为了提取可供性研究人员利用了和等大规模人类视频数据集。他们采用现成的手部物体交互检测器来识别接触区域并跟踪接触后手腕的轨迹。然而当人类仍然存在于场景中时就会出现一个重要的挑战导致分布变化。为了解决这个问题研究人员使用可用的相机信。
息将接触点和接触后轨迹投影到与人类无关的框架作为模型的输入。此前机器人能够模仿动作但其能力仅限于复制特定环境。借助最新的算法研究人员在泛化机器人动作方面取得了重大进展。机器人现 柬埔寨手机号码数据 在可以在新的不熟悉的环境中应用所获得的知识。这一成就与人工智能研究员所倡导的实现通用人工智能的愿景不谋而合。推荐准确地解决考试问题研究人员表示事实并非如此该模型以与人类无关的框架作为输入并产。
生两个关键输出该模型以与人类无关的框架作为输入并产生两个关键输出接触热图和手腕路径点。点而手腕路径点则预测接触后的轨迹。这些输出可以在推理时间内直接使用利用稀疏信息例如深度和机器人运动学。信用致力于推进计算机视觉领域的发展并计划共享其项目的代码和数据集。这将使其他研究人员和开发人员能够进一步探索和利用这项技术。随着代码和数据集访问量的增加。 |
