核心概念
本文主張結合多種方法(包括模仿學習、強化學習和基於模型的控制)來解決機器人靈巧手的長時程任務導向操作問題,並論證這種混合方法比單一方法更有效。
本文探討了利用混合方法解決機器人靈巧手長時程任務導向操作問題的可行性。作者認為,將模仿學習、強化學習和基於模型的控制等多種方法相結合,可以更有效地解決此類複雜問題。
靈巧機器手在現實世界中使用工具進行手持操作是一個尚未被充分探索的領域。與立方體或圓柱體等常用物體相比,工具的幾何形狀更為複雜,尺寸也更大,因此以任務為導向的手持工具操作涉及許多需要按順序執行的子任務。這些子任務可能包括:伸手夠到工具、拾取工具、在手中重新定向工具(可能需要重新抓握以達到適合工具使用的最終抓握姿勢),以及將工具搬運到目標位置。