文件名称:
Efficient_goal-oriented_push-grasping_synergy-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：杂波中目标导向的推抓式协同增效的高效学习
这是该论文的官方资料库：高效学习杂乱无章的面向目标的推抓式协同作用。
我们专注于面向目标的抓取任务，在这种任务中，机器人应该以杂乱的方式抓握预先分配的目标对象，并且需要一些预抓取的动作（例如通过推动来进行抓握）才能实现稳定的抓握。 但是，样品效率低下仍然是主要挑战。 在本文中，提出了一种具有目标效率的，具有较高样本效率的分层强化学习公式，以学习用于掌握杂物中特定对象的推抓策略。 在我们的工作中，通过两种方法提高了样品效率。 首先，我们通过目标重新标记使用目标条件机制来丰富重播缓冲区。 其次，推和抓策略分别被认为是生成器和鉴别器，并且在抓鉴别器的监督下对推策略进行训练，从而压缩了推送奖励。 为了解决由两种策略的不同训练设置引起的分布不匹配的问题，增加了一个交替的训练阶段来依次学习推动和掌握。 在模拟和现实世界中进行的一系列实验表明，我们的方法可以快
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