機器人模仿學習的遙控操作
機器人模仿學習的遙控操作受到硬體可用性的限制。那麼,是否可以在沒有實體機器人的情況下收集高品質的機器人數據呢?我們提出了一個系統,將蘋果眼鏡 (Apple Vision Pro) 與即時虛擬機器人反饋結合起來。透過讓使用者直觀地了解他們的動作如何轉化為機器人的動作,我們能夠收集到自然的赤手人類數據,這些數據能夠與實體機器人硬體的限制相容。
用戶研究
我們進行了一項用戶研究,邀請了15位參與者,讓他們在3種不同的反饋條件下完成3項不同的任務,並將收集到的動作直接重播在實體機器人硬體上。結果顯示,實時機器人反饋顯著提高了收集數據的質量,這表明在沒有機器人硬體的情況下,進行可擴展的人類數據收集是一個新的方向。
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