從廣播影片中學習輪椅網球導航，並利用領域知識轉移和擴散運動規劃

Keskeiset käsitteet

本文提出了一種新穎且通用的零樣本知識轉移框架,能夠從網路視頻中提取專家運動導航策略,並將其應用於具有對抗性約束和分佈外圖像軌跡的機器人系統。

Tiivistelmä

本文提出了一個新穎且通用的零樣本知識轉移框架,能夠從網路視頻中提取專家運動導航策略,並將其應用於具有對抗性約束和分佈外圖像軌跡的機器人系統。該框架通過以下步驟實現:

1. 從多個部分視圖重建完整的3D任務空間,並將其投影到2D圖像空間。
2. 在2D圖像空間內閉環規劃,並將受約束的運動興趣轉移回任務空間。
3. 將學習到的策略作為局部規劃器與位置控制相結合。

該框架應用於輪椅網球導航問題,以引導輪椅進入擊球區域。該管線在實際機器人輪椅上達到97.67%的導航成功率,在實際網球場上達到68.49%的成功率。

Tilastot

我們的管線在實際機器人輪椅上達到97.67%的導航成功率。
我們的管線在實際網球場上達到68.49%的成功率。

Lainaukset

無

Tärkeimmät oivallukset

Learning Wheelchair Tennis Navigation from Broadcast Videos with Domain Knowledge Transfer and Diffusion Motion Planning

by Zixuan Wu, Z... klo arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19771.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

如何進一步提高在實際網球場上的成功率?

要進一步提高在實際網球場上的成功率，可以考慮以下幾個策略：

增強感知系統：提升機器人對環境的感知能力，使用更高解析度的攝影機和更先進的感測器（如LiDAR和IMU），以獲取更準確的球和球場信息。這樣可以減少因感知誤差導致的失誤。

改進運動規劃算法：在現有的擴散模擬學習框架中，進一步優化運動規劃算法，考慮更多的動態因素，例如球的旋轉和速度變化，並實施即時的運動調整，以便更好地應對快速變化的比賽情況。

強化學習與模仿學習的結合：結合強化學習（RL）和模仿學習（IL），讓機器人在模擬環境中進行自我訓練，從而學習到更靈活的應對策略。這樣可以在真實場景中提高機器人的適應能力。

多模態數據融合：整合來自不同來源的數據（如視覺、音頻和動作數據），以提高對比賽情況的理解，並增強機器人的決策能力。

持續的在線學習：在實際比賽中，機器人可以持續學習和更新其策略，根據實時的比賽數據進行調整，從而提高未來的成功率。

該框架是否可以應用於其他運動機器人系統,如機器人足球或機器人籃球?

是的，該框架可以應用於其他運動機器人系統，如機器人足球或機器人籃球。以下是幾個關鍵原因：

通用性：該框架的設計考慮了多種運動場景的特性，通過從網絡視頻中提取專家知識，能夠適應不同的運動環境和規則。

動態環境適應：框架中的擴散模擬學習和運動規劃算法能夠處理快速變化的動態環境，這對於足球和籃球等運動至關重要，因為這些運動涉及多個移動對象和快速的決策過程。

多代理協作：該框架的設計可以擴展到多代理系統，這對於團隊運動如足球和籃球尤為重要，機器人可以協同工作以達成共同的目標。

數據提取和處理：框架中的數據提取管道可以輕鬆調整以適應不同運動的視頻數據，從而生成適合於各種運動的訓練數據集。

實時反饋控制：該框架的實時反饋控制系統可以應用於其他運動機器人，確保機器人在比賽中能夠快速響應和調整其行為。

如何利用更多的領域知識來增強該框架的泛化能力?

為了增強該框架的泛化能力，可以考慮以下幾個方法：

專家知識整合：將運動專家的知識和經驗融入到模型訓練過程中，例如通過設計特定的獎勵函數來引導機器人學習更符合運動規則和策略的行為。

多樣化訓練數據：擴展訓練數據集，包含來自不同比賽、不同場地和不同運動員的數據，以提高模型對各種情況的適應能力。

跨領域學習：利用其他運動或相關領域的知識，進行跨領域學習。例如，從機器人足球中學習的策略可以應用於機器人籃球，反之亦然。

模擬環境的多樣性：在模擬環境中引入多種變量和不確定性，以模擬真實比賽中的各種情況，從而提高模型的魯棒性和泛化能力。

持續的模型更新：在實際應用中，持續收集數據並更新模型，讓機器人能夠隨著時間的推移不斷學習和適應新的挑戰和環境變化。這樣可以確保模型在不同情況下的有效性和可靠性。