该研究检查了各种模仿学习策略在灵巧任务上的性能,不同策略下每个任务的成功率如下表 2 所示。
由于该研究提出的策略是基于视觉的,并且不需要明确估计对象的状态,因此它们能与训练中未见过的对象兼容。该研究评估了其手动操作策略,这些策略经过训练可在多种视觉外观和几何形状的对象上执行平面旋转、对象翻转和 Can Spinning 任务,如下图 5 所示。
此外,该研究还在不同任务的不同大小的数据集上测试了 HOLO-DEX 的性能,可视化结果如下图所示。
该研究检查了各种模仿学习策略在灵巧任务上的性能,不同策略下每个任务的成功率如下表 2 所示。
由于该研究提出的策略是基于视觉的,并且不需要明确估计对象的状态,因此它们能与训练中未见过的对象兼容。该研究评估了其手动操作策略,这些策略经过训练可在多种视觉外观和几何形状的对象上执行平面旋转、对象翻转和 Can Spinning 任务,如下图 5 所示。
此外,该研究还在不同任务的不同大小的数据集上测试了 HOLO-DEX 的性能,可视化结果如下图所示。
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