讓機器人感知你的「Here you are」，清華團隊使用百萬場景打造通用人機交接

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原標(biāo)題：讓機器人感知你的「Here you are」，清華團隊使用百萬場景打造通用人機交接
關(guān)鍵字：物體,方法,軌跡,機器人,數(shù)據(jù)
文章來源：機器之心
內(nèi)容字數(shù)：6854字

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機器之心專欄
機器之心編輯部來自清華大學(xué)交叉信息研究院的研究者提出了「GenH2R」框架，讓機器人學(xué)習(xí)通用的基于視覺的人機交接策略（generalizable vision-based human-to-robot handover policies）。這種可泛化策略使得機器人能更可靠地從人們手中接住幾何形狀多樣、軌跡復(fù)雜的物體，為人機交互提供了新的可能性。
?????隨著具身智能（Embodied AI）時代的來臨，我們期待智能體能主動與環(huán)境進行交互。在這個過程中，讓機器人融入人類生活環(huán)境、與人類進行交互（Human Robot Interaction）變得至關(guān)重要。我們需要思考如何理解人類的行為和意圖，以最符合人類期望的方式滿足其需求，將人類放在具身智能的中心（Human-Centered Embodied AI）。其中一個關(guān)鍵的技能是可泛化的人機交接（Generalizable Human-to-Robot Handover），它使機器人能夠更好地與人類合作，完成各種日常通用任務(wù)，如烹飪、居室整理和家具組裝等。
大模型的火爆發(fā)展預(yù)示著海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)+大規(guī)模學(xué)習(xí)是走向通用智能的

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺