普及政策
条件付きノイズ除去拡散による視覚運動ポリシーの学習。 コロンビア大学。
概要
拡散ポリシーは、ロボットの動作を条件付きノイズ除去拡散プロセスとして表します。 マルチモーダルなアクション分布、高次元のアクション空間を処理し、強力なトレーニング安定性を発揮します。 15 の操作タスク全体で、以前の方法と比較して平均 +46.9% 向上しました。
建築
- 後退水平線制御
- 視覚調整
- 時系列拡散変圧器
- IJRR 2024
公式リンク
- diffusion-policy.cs.columbia.edu — プロジェクトサイト
- github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy — コード、日付、列
引用
IJRR 2024。BibTeX についてはプロジェクト サイトを参照してください。