对General Flow as Foundation Affordance for Scalable Robot Learning的简单理解 文章目录 1. 做的事2. 作为Affordance的General Flow2.1 General Flow Affordance2.2 General Flow属性 3. 智能体不可知的和规模感知的General Flow预测3.1 General Flow标签获取3.2 规模感知…
1.解决的问题
Knowing how to grasp is generally more challenging than what to grasp for a robot. 从单视角点云规划抓取的挑战性在于模型需要对RGB-D感知的不精确和不完整进行补偿。
GPD方法在物体CAD模型未知的情况下直接从RGB-D传感信息中检测3DoF或6DoF抓取位姿&…
Abstract 在人类空间中运作的具身智能体(embodied agents)必须能够了解其身处的环境是如何工作的:该智能体可以使用哪些对象,以及如何使用它们?FAIR(Facebook AI Research)引入了一种增强学习方法来进行交互探索&a…
Learning to Move with Affordance Maps
Abstract 自主探索和导航物理空间的能力几乎是任何移动自主agent的基本要求,从家用机器人吸尘器到自动驾驶车辆。传统的基于SLAM的探索和导航方法主要集中在利用场景几何,但没有对动态对象(如其他agents)或语义约…
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InstructPart: Affordance-based Part Segmentation from Language Instruction
InstructPart:基于语言指令的功能性部分分割
摘要:最近在视觉-语言模型(VLMs)方面的进展导致了它们在机…
22年8月来自谷歌和Everday Robots的论文“Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances”。
大语言模型可以编码大量有关世界的语义知识。这些知识对于旨在按照自然语言表达的高级、时间扩展指令采取行动的机器人非常有用。然而,语言模型…