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机器人传感器在模仿学习与技能迁移中的应用.docx
资料介绍
机器人传感器在模仿学习与技能迁移中的应用
引言
模仿学习是机器人获取操作技能的重要方法，通过从人类示范数据中学习操作策略，使机器人能够复现人类专家的操作技能。传感器系统在模仿学习中扮演着数据采集与状态感知的双重角色——在数据采集阶段，传感器系统记录人类操作过程中的视觉、触觉、力觉、运动等信息，构成示范数据；在策略执行阶段，传感器系统提供机器人的实时状态感知，使策略网络能够根据当前状态生成动作。2026年，成都人形机器人创新中心发布的任务执行系统将世界模型与VLA方案融合，建立了从任务理解到技能选择再到动作执行的完整闭环，使机器人具备在陌生环境中自主完成长时序任务的能力。技能迁移技术使在一个任务或平台上学习的技能能够泛化到新任务或新平台上，降低了机器人学习对示范数据的依赖。本文系统阐述传感器在模仿学习与技能迁移中的应用。
模仿学习的数据采集
遥操作示范采集
遥操作示范采集通过人类操作者远程控制机器人执行任务，在操作过程中同步采集传感器数据与动作数据。操作者通过数据手套或力反馈主手控制机器人，机器人端的视觉传感器、触觉传感器、力传感器、关节编码器等同步采集数据，记录完整的操作过程。遥操作示范采集的优势在于可获得人类示范的高质量数据，数据中包含人类的高水平操作策略。在精细操作任务中，遥操作采集的数据包含人类专家的力控策略，机器人通过模仿学习可学会精确的力控操作。
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| 1829-机器人传感器在模仿学习与技能迁移中的应用.docx | 39K |
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