麻省理工学院、卡内基梅隆大学(CMU)和加州大学圣地亚哥分校的研究人员为机器人操作系统创建了一个架构,可以教会机器人处理披萨面团。
DiffSkill框架有一个“教师”轨迹优化算法,解决机器人必须遵循的每个步骤,然后训练一个“学生”机器学习(ML)神经网络,学习在任务中何时以及如何执行每个技能的抽象概念。
系统使用这些知识来推断出完成任务的执行策略。
研究人员证明,DiffSkill在模拟中可以比基于强化学习的ML技术更好地执行三个复杂的面团操作任务。
“我们的框架为机器人获得新技能提供了一种新颖的方式。这些技能可以被连接起来,解决更复杂的任务,这超出了以前的机器人系统的能力,”CMU的林星宇解释说。
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