利用AI让机器人学会自己穿衣服.doc
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1、利用AI让机器人学会自己穿衣服让智能体自己学会穿衣服一直是个难题,除了对衣服的布料的材质模拟存在困难之外,穿衣过程中目标与衣服之间的频繁复杂的交互也会导致计算成本过高。在Siggraph 2018上,研究人员试图通过深度强化学习,将布料模拟融入学习框架,教机器人学会自己穿衣服!随着AI技术进步的日新月异,现在的机器人越来越智能,但不管是机器人还是虚拟模型,基本都处于“赤身裸体”的状态,即便是穿了衣服,也是靠着外部的力量或帮助穿上的。如何让这些智能体学会自己穿衣服一直是个难题,因为衣服的布料多种多样,材质性质各不相同,而且在穿衣过程中,衣服和身体会发生频繁而复杂的相互作用。这两点是解决“机器人学
2、穿衣”过程中面临的最大挑战。现在,研究人员正试图攻克这个难题。在Siggraph 2018上的一篇论文Learning to Dress: Synthesizing Human Dressing Motion via Deep Reinforcement Learning中,来自佐治亚理工学院和谷歌大脑的研究团队描述了他们如何利用人工智能,来教虚拟人如何自己穿衣服。本文表明,AI能够利用机器学习工具“自动发现强大的穿衣技能”,并设法训练出强大的穿衣模型,尽管对衣服布料的模拟计算成本很高。本文作者表示,让AI 学会穿衣服的秘诀就是触觉,可以用于动态调整AI的协调性,以适应褶皱、光滑、或材质诡异的
3、布料。研究概览:将布料模拟融入深度强化学习框架由于人和穿的衣服之间存在着复杂的相互作用,所以创建人物穿衣服的逼真动画是很具有挑战性的任务。我们采用无模型深度强化学习(deepRL)方法,实现自动发现由神经网络表示的、高鲁棒性的控制策略。虽然深度强化学习方案在复杂运动技能的学习方面取得了一些成功,但学习算法的数据特征与实际任务所需的、计算成本高昂的衣服和布料模拟任务并不一致。下面是研究人员制作的机器人穿衣视频演示,一起来看看,一共有3种衣服哟!本文首次证明,通过设计合适的输入状态空间和奖励函数,可以把对布料的模拟结合到深度强化学习框架中,以便学习强大的穿衣控制策略。我们利用触觉信息的显著表示,来
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