伯克利開源高質量大型機器人操控基準，面對復雜自主操控任務不再犯難

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原標題：伯克利開源高質量大型機器人操控基準，面對復雜自主操控任務不再犯難
關鍵字：任務,機器人,物體,策略,數據
文章來源：機器之心
內容字數：5652字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部隨著人工智能和機器人技術的迅速發展，功能操控（Functional Manipulation）在機器人學中的重要性愈加突出。傳統的基準測試已無法滿足目前機器人對復雜操控任務的需求，呼吁新的操控基準（Functional Manipulation Benchmark）出現。
概述
機器人操控面臨兩個主要挑戰：機器人如何智能地處理復雜的接觸動力學以及如何應對環境和物體的多樣性。針對這些挑戰，機器人學習技術被視為關鍵的解決手段。因此，該領域需要一個全面易得的框架，提供有挑戰性的實際任務、高質量數據、易于復制的設置，集合了基線結果的相關方法，基于該框架，研究人員能夠對所提出任務的實驗發現進行深入分析。
加州大學伯克利分校智能機器人實驗室（RAIL）的研究團隊提出了如上所述的現實世界基準，稱為 FMB（Functional Manipulation Benchmark for Generalizable Robotic Learning）。項目主頁：https://functional-manipulation-benchmark.github.io/
論文地址：ht

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作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺