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Écart d'incarnation

Robot LearningTransfer Learning

La dégradation des performances lors du transfert de politiques de contrôle entre robots ayant des morphologies, cinématiques ou espaces d'action différents. Les politiques entraînées sur ALOHA peuvent ne pas se transférer à Franka car les configurations articulaires, les DDL et les suites de capteurs diffèrent. Combler l'écart d'incarnation nécessite : des représentations indépendantes de l'incarnation, la normalisation de l'espace d'action et l'entraînement conjoint multi-incarnation.

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