具身智能
2023-07-09 20:39 作者:Siyuejiang | 我要投稿
1950年图灵在论文首次
具身常识：大模型/rule-base
picking assembing serving cooking
模型、仿真参数不对，最小化loss
物理参数可能存在问题，交互过程中矫正
通过拉开微波炉学习所有的参数
元操作库（后来开源了）
grasping
给定点云，如何产生grasp pose，从X到Y的变换
计算机视觉、机器人、Graphics
之前视觉标注稀疏残破，无法产生密集标签，机器人标签有限，graphics不real
物体模型扫描完成后，数字孪生到物体
力觉模型覆盖，产生类似的pair
半自动data collection和labeling
快速产生20医抓取点位，20亿能支持通用
如何训练
how和where
把grasp问题肢解为whre和how，贝叶斯网络
算出来结果
如何证明通用：没见过物体也能抓取
敲碎瞬间，每个片都是独一无二的
实现稳定抓取
几千个物体的稳定抓取
小型也可以实现
比较快速的生成结果
抓取动态物体（没训练过的动态物体）
透明物体也能做，透明物体点云缺失
验证数据展示的通用型
新的数据 算法 系统
平台不用真机都能验证，看到真实点云，给抓取姿态，返回准确率
超过人类水平，95%
非夕做的元操作
可验证测量的概念上做出好的闭环，机器无法理解社会和责任
所有智能体产生具身智能过程中是什么样的，人体就是大的具身智能体，支撑是脑科学，脑神经
看到的视觉表征和脑神经映射关系；训练完了测试，之后还是稳定，证明规律存在
如何验证
