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REPLAB低成本的机器人学习基准平台

时间:2021-07-23 来源网站:杭州化工机械网

REPLAB:低成本的机器人学习基准平台

加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种可重现,低成本且紧凑的基准测试平台,用于评估机器人学习方法,他们称之为REPLAB。

他们最近的研究发表在arXiv上的一篇论文中,得到了伯克利DeepDrive,海军研究办公室(ONR),谷歌,NVIDIA和亚马逊的支持。

“基于机器学习的方法近来已开始在机器人技术中变得越来越流行,但是由于各个实验室所使用的硬件设置存在重大差异,因此目前尚无简便的方法可以进行比较中国机械网okmao.com。”

研究,告诉TechXplore。“例如,在抓取研究中,从手臂或抓取器的类型到抓取器的材料,都会影响抓取性能,因此,即使您获得的抓取精度比去年的方法要好,也不清楚无论是因为更好的控制还是更好的硬件。”

近年来,对评估机器人技术的机器学习方法的标准化措施和基准平台的需求日益增长。建立有效的基准有时可能会充满挑战,尤其是对于机器人技术学习而言,因为机器人应将学习到的模型推广到新的对象和情况。

加州大学伯克利分校开发的新基准平台为测试机器人对象操纵方法提供了一种低成本且易于复制的解决方案。

“拥有机器学习和自然语言处理等机器学习的其他应用已从数据集和基准中受益匪浅,因为它们推动了对重要问题的研究关注,提供了绘制研究团体进度的方法,并有助于快速识别,传播并改进行之有效的想法,”参与这项研究的另一位研究人员Dinesh Jayaraman告诉TechXplore。“我们设计了REPLAB来为机器人学习研究社区提供此功能。”

两个REPLAB电池彼此堆叠。REPLAB有多个组件,包括机械臂,摄像头和工作区,它们放置在70 x 40 x 60cm的长方体空间中。该平台的构建成本约为2000美元,可以在几个小时内完成组装。其紧凑而低成本的设计可以使更多的研究人员,即使预算有限的研究人员,也可以评估其框架和方法。

Jayaraman解释说:“ REPLAB是一个用于机器人操纵的完全标准化的硬件平台,其设计考虑了易于采用的问题。”

“它包含一个低成本的支臂(Trossen WidowX),一个RGB-D摄像机(Intel Realsense SR300)和一个标准化的紧凑型工作区,可根据我们的组装说明在几个小时内轻松组装。全部组装成一个整体REPLAB单元的成本约为2k美元(与之相比,标准臂架的成本为40-50k),所占空间比标准臂架少10倍。”

除了平台本身之外,研究人员还提出了用于掌握基准的模板,该模板包括任务定义和评估协议,性能指标以及92,000次尝试尝试的数据集。通过执行,评估和分析几种现有的掌握方法,建立了该基准的基准。

“由于有了这个标准化的硬件平台,我们还能够与各种机器人学习算法(到目前为止,有监督学习的算法,用于掌握和增强3D点到达的学习算法)的实施共享一个开源软件包。” Jayamaran说。“如果构建自己的REPLAB单元,则可以下载包含这些实现的Docker映像,并在单元上开箱即用地运行它们。”

没有注释的REPLAB单元。到目前为止,研究人员主要进行了旨在验证REPLAB作为可重复性机器人学习研究平台的可行性的评估,重点是两个特定任务:抓握和3D点到达。换句话说,他们已经使用自己的平台针对这些特定的抓紧任务实施和评估了多种深度监督学习方法。

他们的发现表明,该平台使现有算法面临未被充分研究的挑战,这些挑战对于开发在野外表现良好的机器人(例如嘈杂的驱动器)至关重要。

Jayamaran说:“我们还验证了结果,多个REPLAB单元之间的结果保持一致,这对于将基于REPLAB的算法实现和评估视为可重现的这一点非常重要。” “我们相信REPLAB将促进机器人学习的一致且可重复的进度指标,降低机器学习等相关学科的研究人员进入机器人技术的障碍,并鼓励研究人员之间共享代码和数据。”

杨,贾亚拉曼(Yaya),贾亚拉曼(Jayaaraman)及其同事引入的新平台很快将使更多的研究人员能够评估各种操纵任务的方法。但是,与其他Benchmank平台一样,为了取得成功,REPLAB的使用应使整个机器人学习研究界都参与进来。

Jayaraman说:“尽管我们在维护平台上投入了很多年,但我们仍在邀请社区的贡献,例如新的算法实现,数据集和基准以及对我们的开源平台的贡献。”

“宏伟的愿景是达到一个目标,即如果发布新的最新的机器人学习算法,那么位于世界任何地方的研究人员都将能够下载,评估,迭代和改进少数实施方案。我们认为REPLAB通过做两件事来帮助加快研究速度:降低准入门槛,允许更多的人参与最新的研究,以及通过代码共享实现这种快速迭代和改进。”

在未来的工作中,加州大学伯克利分校的研究人员计划进一步开发他们的平台,添加完整的REPLAB细胞模拟器和算法以实现强大的控制,同时还应对新的操纵挑战。他们还希望扩大官方的REPLAB github repo和docker镜像,包括更多最新算法的实现。

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