基于不确定性驱动的高效机器人操作的可供性发现
摘要：机器人的能力提供了有关在特定情况下可以采取的行动的信息，可以帮助机器人操作。然而，学习能力需要昂贵的大型注释数据集的相互作用或演示。在这项工作中，我们展示主动学习可以缓解这个问题，并提出使用不确定性来驱动交互式能力发现过程。我们展示了我们的方法能够有效地发现多个动作原语的视觉能力，如抓取、叠放物体或打开抽屉，极大地改善了数据效率，并允许我们在少数试验中学习在真实环境中使用xArm 6机器人臂的抓取能力。
作者：Pietro Mazzaglia, Taco Cohen, Daniel Dijkman
论文ID：2308.14915
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-30