ロボット

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ロボット工学におけるA/Bテストの重要性の検証(1/2)

1.ロボット工学におけるA/Bテストの重要性の検証(1/2)まとめ ・自然科学、社会科学、医学などは変化する現実世界の中で結果を評価および比較している ・機械学習研究の大部分は固定した世界で仮定に依存する手法を使用して比較をしている ...
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RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)

1.RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)まとめ ・RL-CycleGAN は「タスクレベルの物体認識」を使用してsim-to-realギャップを超える ・RetinaGANは「ロボットの物体認識...
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RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(1/2)

1.RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(1/2)まとめ ・シミュレーションを使ってロボットを学習させると効率的だが現実世界への転移が難しい ・GANを使ってシミュレーション画像を現実画像に変換したいが変...
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DeformableRavens:変形可能な物体を操作することを学ぶ(2/2)

1.DeformableRavens:変形可能な物体を操作することを学ぶ(2/2)まとめ ・硬い物体の再配置研究に使用したTransporter Networkに目標条件付けを統合 ・バッグを開いて物をいれるなど柔軟に指定された形状を操...
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DeformableRavens:変形可能な物体を操作することを学ぶ(1/2)

1.DeformableRavens:変形可能な物体を操作することを学ぶ(1/2)まとめ ・ロボットに硬い物体を掴ませる研究は多いが変形可能な物体を対象とした研究は多くない ・変形可能な物体を操作するためには物体の輪郭を指定する必要があ...
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