Waypoint-Based Imitation Learning for Robotic Manipulation

解决问题：本篇论文旨在解决机器人操作中的复合误差问题，并探索是否可以自动提取路标点以减少人工标注的需求。

关键思路：本文提出的Automatic Waypoint Extraction（AWE）算法是一种预处理模块，可以将演示分解成一组最小的路标点，这些点在线性插值时可以近似地重建轨迹。AWE可以与任何行为克隆算法相结合，可以在模拟和真实世界的双手操作任务中将最先进算法的成功率提高25％，并将决策制定的时间范围缩短了最多10倍。

其他亮点：本文的实验结果表明，AWE可以显著提高机器人操作的成功率，并减少决策制定的时间范围。作者提供了视频和代码，这些资源可在其网站上获得。

关于作者：Lucy Xiaoyang Shi、Archit Sharma、Tony Z. Zhao和Chelsea Finn都是斯坦福大学的研究人员。Shi曾在Google Brain和OpenAI从事研究工作，她的研究主要关注于机器学习和计算机视觉。Sharma的研究方向包括机器人操作和强化学习。Zhao是机器人技术领域的专家，他的研究涵盖了机器人操作、计算机视觉和自然语言处理。Finn是机器学习和人工智能领域的专家，曾获得过多个奖项，包括斯隆研究奖。

相关研究：最近的相关研究包括：

  1. "Learning to Manipulate Deformable Objects without Demonstrations"，作者为Alexis Jacq、Maximilian Sieb、Jeannette Bohg，机构为斯图加特大学和马克斯普朗克研究所。

  2. "Learning to Push and Grasp with Deep Reinforcement Learning"，作者为Yevgen Chebotar、Karol Hausman、Zi Wang、Brett Browning、Oleg Kroemer、Jan Peters，机构为马克斯普朗克研究所和卡内基梅隆大学。

  3. "Vision-Based Multi-Step Manipulation for Deformable Linear Objects"，作者为Ning Ma、Dong Sun、Jianwei Zhang、Jianhao Jiao、Masayuki Inaba，机构为东京大学和香港科技大学。

论文摘要：这篇论文介绍了一种基于航点的模仿学习方法，用于机器人操作。虽然模仿学习方法在机器人操作中重新引起了人们的关注，但是行为克隆（BC）仍然存在复合误差的问题。航点可以通过减少BC的学习问题的视野来解决这个问题，从而减少随时间累积的误差。然而，航点标记是不充分的，并需要额外的人工监督。我们能否在没有任何额外人工监督的情况下自动生成航点？我们的关键洞察是，如果一个轨迹段可以用线性运动来近似，那么端点就可以用作航点。我们提出了一种用于模仿学习的自动航点提取（AWE）预处理模块，将演示分解为一组最小的航点，当这些航点被线性插值时，可以近似轨迹，误差小于指定的阈值。AWE可以与任何BC算法相结合，我们发现，在模拟中，AWE可以将最先进的算法的成功率提高高达25％，在实际的双手操作任务中，可以将决策制定视野减少多达10倍，成功率提高4-28％。视频和代码可在https://lucys0.github.io/awe/上获得。

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