一文带你了解基于视觉的机器人抓取自学习(Robot Learning)

“一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。现阶段理想化的目标是人类教机器人一个任务，经过人类演示一次后，机器人可以自学完成指定任务。机器人学习的过程，与人类的学习具有相通之处，但是需要机器人能够理解任务的动作方式和动作意图，并且将其转化为机器人自身的控制运动上。

“机器人学习”是机器人研究的重要方向，其中包含了计算机视觉，自然语言处理，机器人控制等众多技术。机器人抓取(Robotic manipulation/grasping)是机器人智能化发展道路上亟待解决的问题之一。相较于传统的开环控制系统，本文将从基于视觉，基于视觉和语音，基于视觉和触觉三个方向出发，介绍机器人抓取的相关研究进展，并罗列相关的文章供大家查找阅读。

1、基于视觉信息的机器人抓取学习

Google AI Blog: Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping

【论文原文摘要】结构良好的视觉表示可以使机器人学习更快，并且可以提高通用性。在本文中，研究人员研究了在没有人工标记的情况下，如何通过使用自主的机器人与环境的交互获得有效的以物体为中心的表示方法，即可完成机器人操作任务。这种机器人学习的方法可以让机器人收集获取更多的经验，不断完善机器人的认知，从而无需人工干预即可有效地

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