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ClutterGen：用于机器人学习的杂乱场景生成器
重点标签 机器人学习、仿真环境、物体布局、物理法则、强化学习
文章摘要
摘要：在机器人学习领域，模拟环境为开发和测试算法提供了一个可控且多样化的平台。然而，物体布局的随机化在物理法则的约束下面临挑战。杜克大学研究人员提出了ClutterGen，这是一个能够生成物理上适应性强、多样化且稳定的混乱场景的仿真场景生成器。该工具通过强化学习方法，利用基于物理的奖励信号进行训练，无需依赖预先存在的数据集或人工规范。ClutterGen能够从3D观测中学习闭环策略，并能适应原始环境的各种变化。实验结果表明，ClutterGen成功生成了包含多达十个物体的布局，并支持开放式生成，为真实机器人实验提供了训练场景。
机器人学习中的模拟环境：模拟环境在机器人学习中起着至关重要的作用，允许在各种设置中广泛训练，以实现可泛化和适应性强的行为。通过随机化物体的形状、纹理和动态特性，机器人学习取得了显著进展。
物体布局的挑战：尽管物体属性的随机化相对容易实现，物体布局的完全开放式随机化却具有挑战性。物体布局必须考虑其他物体的存在和物理可行性，如不重叠和稳定放置。
ClutterGen的创新之处：杜克大学研究人员提出的ClutterGen是一个自回归仿真场景生成器，它能够生成物理合规且高度多样化的混乱场景。与传统方法相比，ClutterGen通过强化学习从3D观测中学习闭环策略，无需预先存在的数据集或人工规范。
强化学习方法：ClutterGen利用仿真器提供的基于物理的奖励信号进行训练，克服了生成有效姿势的困难，尤其是在物体数量增加时。这种方法减少了人工工程工作，提高了场景的多样性。
实验结果：实验表明，ClutterGen能够在有限的桌面表面上生成包含多达十个物体的混乱物体布局。此外，该策略设计鼓励场景的多样性，支持开放式生成。
真实机器人实验：ClutterGen可以直接用于混乱重新排列和稳定放置策略的训练，为真实机器人实验提供了有效的训练场景。
文章来源
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原文作者: AIGC最前线
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