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GROOT：一种强大的模仿学习框架，让机器人掌握视觉操作技能
2023年10月30日 由 neo 发表
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模仿学习（IL）是一种让神经网络学习如何执行复杂操作任务的有效方法，它通过观察人类或其他智能体的行为来学习。在人工智能领域，模仿学习有着广泛的应用场景，如自动驾驶、机器人控制和游戏智能等。然而，模仿学习也面临着一些难题，如如何处理环境中的视觉变化，如相机视角、背景颜色或物体外观等。这些变化会影响基于端到端学习的策略的性能，导致模仿学习的策略通常只能在受控的环境中有效。为了提高模仿学习的鲁棒性和适应性，需要改进模仿学习的算法和框架。最近，来自德克萨斯大学奥斯汀分校和索尼AI的研究团队提出了GROOT，一种独特的模仿学习框架，它可以构建强大的基于视觉的操作策略。它解决了让机器人在真实世界中工作的问题，其中经常出现背景、相机视角和物体外观等感知变化。为了克服这些障碍，GROOT专注于构建以物体为中心的三维表示，并使用基于变换器的方法对其进行推理，并提出了一个连接模型进行分割，使策略能够泛化到测试中出现的新物体。
GROOT的核心创新是构建以物体为中心的三维表示。这些表示可以引导机器人的感知，帮助它关注任务相关的元素，并帮助它过滤视觉干扰。通过在三维空间中思考，GROOT为机器人提供了一个强大的决策框架，让它对环境有更直观的理解。GROOT使用基于变换器的方法对这些以物体为中心的三维表示进行推理。它能够有效地分析三维表示并做出决策，并且是向着让机器人具有更复杂认知能力的重要一步。
GROOT在多个公开数据集上进行了实验，并与其他模仿学习方法进行了比较。结果表明，GROOT在处理视觉变化方面具有很强的鲁棒性和适应性，并且在抓取、移动和堆叠等操作任务上表现出色。
文章来源：https://www.marktechpost.com/2023/10/29/meet-groot-a-robust-imitation-learning-framework-for-vision-based-manipulation-with-object-centric-3d-priors-and-adaptive-policy-generalization/
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