来自清华大学的高阳团队在最新一届机器人顶级会议 CoRL 2024(Conference on Robot Learning)中荣获 X-Embodiment Workshop 最佳论文奖。CoRL 是全球机器人学习领域的顶级学术会议,每年汇聚来自全球顶尖学府的创新研究,评选出的最佳论文通常代表着前沿技术与重大突破。清华团队此次获奖的论文标题为《Data Scaling Laws in Imitation Learning for Robotic Manipulation》,关注的是数据规模定律在机器人操作中的模仿学习中的应用,尤其是能否通过适当的数据规模来实现零样本泛化。研究团队收集了超过 40,000 次演示,并进行了 15,000 多次机器人实测。结果表明,策略的泛化能力主要依赖于环境和对象的多样性,而非单纯的演示数量。在此基础上,他们设计了一种高效的数据收集方案,仅需四个采集者花一下午便能获取足够数据,使两个任务在新环境和新对象上的成功率达到约 90%。随后,团队将机器人部署在各种野外环境中,包括火锅店、咖啡馆、电梯、喷泉和其他以前未收集数据的地方。结果显示,模型在这些全新的环境中展现出极好的泛化能力,超出预期。这篇论文的作者是来自清华大学交叉信息研究院的高阳和他的学生林凡淇、胡英东、盛平岳、Chuan Wen、游嘉诚,其中林凡淇、胡英东、Chuan Wen 同属于上海期智
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