动驾驶实验室处于开发最先进的

MimJannat909

对象检测的新伪标签框架，通过几个必要的设计将教师模型增强为熟练的模型。该方法将基线显着提高了并且在只有一半注释的基准测试中优于具有完整注释的预言机模型。  研究论文利用基于多模态模型的强化学习挖掘碎石 挖掘机广泛应用于各种工程领域。然而，挖掘机操作通常既危险又昂贵，这些挑战可以通过使用自动化挖掘机来克服。关于这个主题的大多数文献都集中在土壤的挖掘上。土壤大多是均匀的，如果铺设了一条路径，控制器很可能能够简单地遵循它。

然而对于一堆岩石，如果操作员只是将挖掘铲斗直接穿过岩石，铲斗很可能会被卡住，这意味着需要更智能的策略来挖掘岩石。在这项工作中，研究团队的目标是为自动挖掘机配备与人类操作员类似的功能。所提出的方法首先利用挖掘领域知识设计一组离散的 电话号码列表 原始运动。然后从少量的现实世界数据中学习基于  的多模态动力学模型。最后，模型预测控制器用于闭环规划。 基于学习的破碎刚性物体挖掘框架 为了评估新方法，研究人员比较了三种手动设计策略，即不同规划范围内的暴力随机射击和蒙特卡罗树搜索规划器。



这些手动策略和规划器经过了不同的试验测试，这些试验以浅中深的深度渗透到表面。使用两个指标进行比较。第一个指标是导致机器人受力过大并卡住的轨迹数量。另一个指标是每次动作挖掘物体的重量。从结果来看，手动策略的表现明显低于其他方法。  用于挖掘刚性块的机器人手臂上的轨迹执行 百度还将在 上展示基于学习的机器人挖掘模仿学习和模型集成挖掘机轨迹规划的方法。该两阶段方法集成了数据驱动的模仿学习和基于模型的轨迹优化，为自动挖掘机生成最佳轨迹。