由清华大学、上海AI实验室和上海期智研究院组成的团队发布了一篇论文,介绍GenH2R框架。该框架的目标是让机器人能够可靠地接收人类在各种复杂轨迹中移交的未知几何形状的物体。据介绍,该框架通过使用包括程序模拟资产创建、自动演示生成和有效模仿学习的综合解决方案,大规模学习H2R切换来获得通用性。团队创建了名为GenH2R-Sim的H2R切换仿真环境,利用大规模3D模型库、灵巧的抓取生成方法和基于曲线的3D动画,该仿真环境中的场景数量超出了现有模拟器中的三个数量级。团队进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法,可以自动生成一百万个适合学习的高质量演示。最后,他们提出了一种通过未来预测目标增强的4D模仿学习方法,将演示提炼为视觉运动切换策略。
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