Когда робот повторяет один знакомый жест, трудно понять, способен ли он действовать по новому заданию. Команда Сянъюя Сю предложила BURGER — испытание, в котором манипулятор получает словесное описание рисунка и сам выбирает последовательность штрихов. Одинаковое пустое поле допускает разные правильные изображения и порядки движения, поэтому запоминания одной траектории недостаточно.
Читать дальше… →
Создание достоверной виртуальной среды для обучения робота требует значительных усилий специалистов. Пранджал Аггарвал и Шон Веллек предложили Gym-Anything: программирующие агенты строят симуляции, а проверяющая процедура оценивает качество физической модели и задания. Авторы выбирали виды работ с опорой на структуру экономики США, чтобы выйти за пределы привычных учебных сценариев.
Читать дальше… →
Обычная карта помещения говорит роботу, где находится дверь, но не сообщает, насколько тяжело она открывается и в какую сторону движется. Дибьенду Гхош предложил PhysVLMM — метод хранения вероятностных представлений о механике подвижных деталей прямо в карте сцены. После измеренного усилия система обновляет знания, а планировщик спрашивает, допустимо ли действие при заданном риске.
Читать дальше… →
Человеческая кисть и механическая рука устроены по-разному: одинаковое движение пальцев не гарантирует одинакового контакта с предметом. Команда Хаочжэ Чжана предложила TouchBridge, совместно разработав носимое устройство для записи действий человека и соответствующий интерфейс роботизированной руки. Оба собирают визуальные и тактильные сигналы, чтобы переводить демонстрации между разными конструкциями.
Читать дальше… →
Две роботизированные кисти могут иметь разное количество суставов, но им приходится решать похожие задачи: удерживать предмет, поворачивать его и согласовывать движение обеих рук. Сяоюй Ян и Нань У предложили AcrossDEX 1.0, объединяющий предварительное обучение на движениях людей, обучение в симуляции, сбор демонстраций робота и управление с обратной связью по изображению.
Читать дальше… →