arXiv cs.RO 机器人学· Yuzhu Sun, Mien Van, Nguyen Minh Nhat, Stephen McIlvanna, Sean McLoone·· 4 小时前AI 评分49
数字孪生驱动机器人灵活性：强化学习中利用人在环演示
Leveraging Human-In-The-Loop Demonstrations in Reinforcement Learning for Digital Twin-Driven Robot Flexibility
AI 导读
一项研究提出结合数字孪生、强化学习与人类演示的人在环在线训练框架，并在 Ufactory Xarm5 协作机器人上完成避障到达目标位置的实验。该框架的数字孪生通过摄像头馈送与物理系统实时同步，双 actor 框架不向 RL actor 添加直接模仿损失。在 VR 采集的未达目标演示下，双 actor 框架达到 83-100% 平均确定性评估成功率，而两种添加模仿损失的方法仅为 0-17%。
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