arXiv Robotics· Keyhan Rayati, AliReza Beigy, Anoosheh Saadati, Pourya Shahverdi, Mehdi Tale Masouleh, Ahmad Kalhor, Wing-Yue Geoffrey Louie·· 2 小时前AI 评分31
基于特征级感知与提示式目标检测的人形机器人数据高效示教学习
Data-Efficient Learning from Demonstration for Humanoid Robots via Feature-Level Perception and Prompt-Based Object Detection
AI 导读
一个面向人形机器人的数据高效示教学习（LfD）框架，通过分层视觉预处理、Kinect 人体关节估计、提示式目标检测与深度信息提取人体运动特征和三维物体位置，再训练时序深度学习模型预测机器人关节角轨迹。在 NAO 人形机器人上，仿真中仅用 16 次示教即实现抓取放置任务 78% 成功率，100 次示教提升至 86%；推动任务用 8 次示教达到 71% 成功率。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org