Language-Conditioned Path Planning

解决问题：本篇论文旨在解决传统路径规划算法仅关注无碰撞路径的问题，限制了其在接触丰富任务中的适用性，因此提出了语言条件下的路径规划领域，将接触感知融入路径规划问题，以便更好地解决这一问题。同时，该方法能够在不需要手动对象注释、点云数据或地面真实对象网格的情况下，预测机器人与环境之间的碰撞，实现灵活、有条件的路径规划。

关键思路：本文提出了一种新颖的方法——语言条件下的碰撞函数（LACO），它使用单视图图像、语言提示和机器人配置来学习碰撞函数，从而实现对机器人与环境之间碰撞的预测。这种方法可以为复杂的、细致的路径规划提供支持，允许与安全碰撞的对象进行交互。

其他亮点：本文在仿真和实际环境中进行了实验，证明了LACO可以实现灵活、有条件的路径规划，而不是禁止任何碰撞。该方法的亮点在于不需要手动对象注释、点云数据或地面真实对象网格，因此具有更好的适用性。此外，本文还提出了语言条件下的路径规划领域，为相关研究提供了新的思路和方法。

相关研究：近期的相关研究包括：

  1. "Learning to Plan with Uncertain Object Detection"，作者为Xinlei Pan、Yunyang Xiong、Chenxia Han、Dahua Lin，机构为香港中文大学；
  2. "Differentiable Particle Filters: End-to-End Learning with Algorithmic Priors"，作者为Anirudh Goyal、Alex Lamb、Jordan Hoffmann、Shagun Sodhani、Sergey Levine、Yoshua Bengio，机构为加拿大蒙特利尔大学；
  3. "Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Grasping: A Simulated Comparative Evaluation"，作者为Zhe Hu、Zhanpeng He、Xiaobai Liu、Qionghai Dai、Yunde Jia，机构为中国科学院自动化研究所。

论文摘要：语言条件路径规划 Amber Xie, Youngwoon Lee, Pieter Abbeel, Stephen James 接触是机器人操作的核心。有时候，我们需要接触（例如操作和抓取），有时候，接触是有害的（例如避免障碍物）。然而，传统的路径规划算法仅关注无碰撞路径，限制了它们在接触丰富任务中的适用性。为了解决这个限制，我们提出了语言条件路径规划的领域，其中将接触感知融入到路径规划问题中。作为这个领域的第一步，我们提出了语言条件碰撞函数（LACO），这是一种新的方法，只使用单视图图像、语言提示和机器人配置来学习碰撞函数。LACO预测机器人与环境之间的碰撞，使得可以进行灵活、有条件的路径规划，无需手动对象注释、点云数据或地面真实对象网格。在模拟和真实世界中，我们展示了LACO可以促进复杂、细致的路径规划，允许与安全碰撞的对象进行交互，而不是禁止任何碰撞。

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