家务机器人或将再更新？Chelsea Finn 团队推出 BID 新算法，机器人一键变聪明
文章摘要
【关 键 词】 机器人学习、动作分块、BID算法、自适应规划、家庭环境
斯坦福大学Chelsea Finn团队在机器人学习领域取得了新进展，特别是在动作分块技术方面。动作分块是机器人学习中的一个重要概念，它涉及在没有中间重新规划的情况下预测和执行动作序列。然而，延长动作块以提高策略的时间依赖性捕捉能力，可能会减少对机器人近期状态的观察，导致在随机环境中容易出错。为了解决这一问题，团队开发了一种名为双向解码（BID）的新型算法。
BID算法通过在每个时间步采样多个预测，并寻找最优化的一个，来增强扩展序列的时间一致性，并在随机环境中实现自适应重新规划。这种方法结合了动作分块与闭环操作，能够提高机器人在目标移动时的放置成功率。为了验证BID算法的效果，团队在Franka Kitchen数据集上进行了模拟测试，并使用Franka Panda机器人进行了真实实验。实验结果表明，BID算法显著提高了机器人在家庭环境中的表现。
此外，团队还探讨了动作分块在捕捉时间依赖性与对随机环境中意外变化的反应之间的权衡问题，以及不同示范之间的风格变异性较大的问题。BID算法在多个数据集上进行了评估，包括Push-T、RoboMimic和Franka Kitchen，显示出其在各种机器人任务中的优越性能。
Chelsea Finn团队的研究不仅在理论上有所突破，而且在实际应用中也显示出巨大潜力。团队成员包括Chelsea Finn博士，她在机器人学习和交互智能领域有着深厚的研究背景，以及几位华人学生，他们在自监督学习、因果表征学习、测试时间适应等方面做出了贡献。目前，相关论文已在arXiv公开，代码也已开源，为机器人学习领域的研究者提供了宝贵的资源。
原文和模型
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【原文作者】 AI科技评论
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