R3M: A Universal Visual Representation for Robot Manipulation

R3M [25] explores how visual representations obtained by training on diverse human video data using time-contrastive learning and video-language can enable data-efficient learning(实际上就是小样本学习) of downstream robotic manipulation tasks.

发表时间:CoRL 2022

论文链接:https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=4692250363701493761&noteId=2398886211885348608

作者单位:Stanford University, Meta AI

Motivation:我们研究了在不同人类视频数据上预训练的视觉表示如何使下游机器人操作任务的数据高效学习。

解决方法:具体来说,我们使用时间对比学习、视频语言对齐 和 L1 惩罚的组合(这三个技术是本文的核心)使用 Ego4D 人类视频数据集(全球超过70个地点,总共包含超过3500小时的数据)预训练视觉表示,以鼓励稀疏和紧凑的表示。生成的表示 R3M 可以当作冻结感知模块用于下游任务的策略学习。

我们假设基于视觉的机器人操作的良好表示由三个组件组成:

  1. 首先,它应该包含物理交互所需的信息,因此应该捕获场景的时间动态(即状态如何过渡到其他状态)。

  2. 其次,它应该优先于语义相关性,应

### RoboBrain 统一机器人操作脑模型从抽象到具体实现 RoboBrain旨在创建一种能够处理复杂环境并执行多样化任务的统一框架。该模型融合了多种先进技术,包括新型循环神经网络架构以及强化学习方法。 #### 抽象层面的设计理念 在设计上,RoboBrain强调通过高效的学习机制来捕捉输出或状态表示[^1]。这种设计理念使得机器能够在面对新情况时快速适应,并形成有效的内部表征。这些表征不仅限于简单的感知数据,还包括更高层次的概念理解,从而支持更复杂的决策过程。 #### 具体技术组件 为了使机器人具备自主导航能力,在Habitat环境中进行了大量实验研究,特别是针对pointgoal导航任务的应用场景下采用强化学习算法进行训练[^2]。这表明RoboBrain可以利用模拟器中的虚拟世界来进行预训练,然后再迁移到真实物理空间中工作。 此外,探索策略对于提高学习效率至关重要。基于贝叶斯推理的方法被用来优化探索行为,确保机器人既能大胆尝试未知领域又不会偏离目标太远[^3]。 #### 实现细节与挑战 实际部署过程中遇到的主要难题是如何平衡计算资源消耗与性能表现之间的关系。一方面要保持足够的灵活性以便应对各种突发状况;另一方面又要控制成本以满足大规模应用需求。因此,开发团队不断调整参数配置并通过硬件加速等方式提升整体效能。 ```python # Python伪代码展示如何初始化一个基本版本的RoboBrain代理 class RoboBrainAgent: def __init__(self): self.recurrent_network = create_recurrent_neural_architecture() self.navigation_policy = initialize_navigation_policy() def learn(self, environment_data): state_representation = self.recurrent_network(environment_data) action = choose_action_based_on_state(state_representation) reward = execute_and_observe(action) update_policy_with_reward(reward) def main(): agent = RoboBrainAgent() while not task_completed: agent.learn(current_environment_input) if __name__ == "__main__": main() ```
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