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伯克利开源高质量大型机器人操控基准,面对复杂自主操控任务不再犯难
伯克利开源高质量大型机器人操控基准,面对复杂自主操控任务不再犯难
4月前
机器之心专栏
机器之心编辑部
项目主页:https://functional-manipulation-benchmark.github.io/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.08553 论文题目:FMB: a Functional Manipulation Benchmark for Generalizable Robotic Learning 共同第一作者主页:https://people.eecs.berkeley.edu/~jianlanluo/ https://charlesxu0124.github.io/
创新设计:采用了 3D 打印技术制作任务中的物体,来考验机器人的泛化能力,这种方法也便于其他研究人员复现。 多样化任务:包含单物体和多物体多阶段操控任务,真实模拟日常环境中的挑战。 大型数据集:通过大量人工演示,为机器人提供了丰富的数据集。 模仿学习基线:使用最先进的机器学习方法,提供了基线结果和模块化组件以供其他研究者使用。
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来源:机器之心
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