纽约大学、Hello Robot、Meta的研究人员推出新的机器人框架Robot Utility Models（RUMs），它旨在训练能够在新环境中零样本部署的机器人策略。这些策略能够在没有进一步微调的情况下，直接泛化到新的环境和对象上。 ...... 阅读全文

斯坦福大学的研究团队发布论文，这篇论文的主题是关于如何将模拟环境中学习到的机器人策略成功地转移到现实世界中，这在机器人学习领域被称为“仿真到现实（Sim-to-Real）”的转换。例如，你在一个视频游戏中练习驾驶 ...... 阅读全文

Google DeepMind推出新型框架Vid2Robot，它是一个让机器人通过观看人类执行任务的视频来学习并执行相同任务的系统。简而言之，Vid2Robot能够让机器人通过观察人类的动作视频来理解任务意图，并在自己的环境中复现这 ...... 阅读全文

加州大学圣地亚哥分校、卡耐基梅隆大学、 麻省理工学院和 IAIFI的研究团队推出GeFF（Generalizable Feature Fields）系统，它是一种用于移动操作机器人的先进技术。想象一下，你有一个机器人助手，它可以在你的指导 ...... 阅读全文

加州大学伯克利分校的研究人员发布论文，该主题是关于如何训练一个由两个多指机器人手组成的系统，使其能够旋转（拧开）各种类似瓶子物体的盖子。这个研究项目使用了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL ...... 阅读全文

来自康奈尔大学的研究人员推出一个名为MOSAIC的系统，它是一个模块化的架构，旨在帮助家庭机器人与人类用户合作完成复杂的烹饪任务。MOSAIC通过自然语言与人类用户互动，协调多台机器人，并管理日常物品的开放词汇表 ...... 阅读全文

来自斯坦福大学、哥伦比亚大学、丰田研究院的研究人员推出了一数据收集和政策学习框架Universal Manipulation Interface（UMI），它允许人们直接从野外的人类演示中转移技能，然后部署到机器人策略中。换句话说，这 ...... 阅读全文