然而当人类仍然存在于场景中时

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虽然以前的模型在静态数据集上取得了成功但将这些模型直接应用于机器人仍然是一个挑战。研究人员提出使用人类行为的互联网视频训练视觉可供性模型可能是一种解决方案。该模型估计人类可能在场景中进行交互的位置和方式为机器人提供有价值的信息法的核心。可供性是指对象或环境提供的潜在行为或交互。通过通过人类视频了解可供性机器人获得了多功能的表示使其能够执行各种复杂的任务。

研究人员将他们的可供性模型与四种不同的机器人学习范例相结合离线模仿学习探索目标条件学习和强化学习的动作参数化。推荐年检测器可检测的前多个单词为了提取可供性研究人员利用了和等大规模人类视频数据集。他们采用现成的手部物体交互检测 菲律宾电话号码表 器来识别接触区域并跟踪接触后手腕的轨迹就会出现一个重要的挑战导致分布变化。为了解决这个问题研究人员使用可用的相机信息将接触点和接触后。




轨迹投影到与人类无关的框架作为模型的输入。此前机器人能够模仿动作但其能力仅限于复制特定环境。借助最新的算法研究人员在泛化机器人动作方面取得了重大进展。机器人现在可以在新的不熟悉的环境中应用所获得的知识。这一成就与人工智能研究员所倡导的实现通用人工智能的愿景不谋而合。推荐准确地解决考试问题研究人员表示事实并非如此该模型以与人类无关的框架作为输入并产生两个关键输出该模型以与人类无关。