域随机化使得仅在模拟中训练的网络可以转移到真实的机器人上 任务中面临的最大挑战是在模拟环境中创建足够多样化的环境来捕捉真实世界的物理环境。...自动与手动的域随机化 Domain randomization要求我们手动指定随机化范围，这很困难，因为太多的随机化会使学习变得困难，但太少的随机化则会阻碍迁移到真正的机器人。...在魔方块翻转任务中，我们将ADR与手动域随机化进行了比较，这个任务已经有了一个强大的基线。在开始阶段，ADR在真实机器人上的成功次数较少。...下图是机器手在模拟环境中解魔方的可视化。 ? 我们使用可解释性工具箱中的一个构件，即非负矩阵分解，将这个高维向量压缩成6组，并为每组分配一个独特的颜色。然后在每一步中显示当前主导组的颜色。...目前人工智能机器人之所以能够在特定场景下超越人类，因为它是针对这个特定任务进行不断的微调和优化后的结果，通过编程来尽可能高效地执行任务。但跳出机器人的“舒适区”后，它可能连人类的婴儿都不如。
域随机化使得仅在模拟中训练的网络可以转移到真实的机器人上 任务中面临的最大挑战是在模拟环境中创建足够多样化的环境来捕捉真实世界的物理环境。...自动与手动的域随机化 Domain randomization要求我们手动指定随机化范围，这很困难，因为太多的随机化会使学习变得困难，但太少的随机化则会阻碍迁移到真正的机器人。...在魔方块翻转任务中，我们将ADR与手动域随机化进行了比较，这个任务已经有了一个强大的基线。在开始阶段，ADR在真实机器人上的成功次数较少。...下图是机器手在模拟环境中解魔方的可视化。 我们使用可解释性工具箱中的一个构件，即非负矩阵分解，将这个高维向量压缩成6组，并为每组分配一个独特的颜色。然后在每一步中显示当前主导组的颜色。...目前人工智能机器人之所以能够在特定场景下超越人类，因为它是针对这个特定任务进行不断的微调和优化后的结果，通过编程来尽可能高效地执行任务。但跳出机器人的“舒适区”后，它可能连人类的婴儿都不如。
因此，我们训练神经网络完成魔方对面旋转和由Kociemba算法生成的翻转动作。域随机化使经过模拟训练的网络可以迁移到真实的机器人上。...自动与手动域随机化 域随机化要求我们手动指定随机化范围，这并不简单，因为太多的随机化会使学习难度增加，但随机化太少又不利于向真实机器人的迁移。...为了系统地进行测试，我们测量了神经网络在不同扰动下（例如重置网络的内存、重置动力学或断开关节）每次成功翻转魔方（旋转立方体以使不同的颜色朝上）的时间。...随着网络复杂性的增加，这一点变得越来越重要。 ? 我们使用可解释性工具箱中的构造块，即非负矩阵分解，将这个高维向量浓缩为6组，每组用一种颜色表示。然后，我们为每个时间步展示当前主导组的颜色。...但是，我们的网络能够在任何初始条件下解魔方。因此，魔方掉了也可以拿回来放到机械手中继续求解。 通常，我们发现在最初的几次旋转和翻转期间，我们的神经网络更有可能失败。
当然，有两种方法可以使模拟数据分布与实际数据分布保持一致。苹果研究人员开发的一种这样的方法称为SimGAN。...下图显示了块的颜色、环境的光照和阴影的大小的随机性。这些随机环境特征中的每一个都具有一个从下到上的区间以及某种采样分布。例如，在对随机环境进行采样时，该环境具有非常明亮的照明的概率是多少？...与视觉随机化的想法类似，这些物理随机化包括诸如立方体的大小/质量和手指在机器人手中的摩擦（有关更多详细信息，请参见附录B用机器人手解决Rubik立方体的问题）。...大多数数据扩充搜索(甚至自动领域随机化)都被限制在元学习控制器可用的一组转换中。这些转换可能包括图像的亮度或模拟中阴影的强度。...结束语 魔方的成功显然是引人注目的，因为它展示了机器人手的协调能力。然而，这项研究更有趣的部分是元学习数据的随机化。这是一个在设计训练数据的同时进行学习的算法。
新的 Isaac 模拟引擎不仅可以创建更好的逼真环境，还可以简化合成数据的生成和域随机化，以构建真实数据集，以在从物流和仓库到未来工厂的应用中训练机器人。...它允许机器人专家通过提供机器人与引人注目的环境交互的逼真模拟来更有效地训练和测试他们的机器人，这些环境可以将覆盖范围扩大到超出现实世界的可能范围。...但就机器人技术而言，在现实世界中收集某些所需的训练数据可能太困难或太危险。对于必须靠近人类工作的机器人来说尤其如此。 Isaac Sim 内置了对训练感知模型很重要的各种传感器类型的支持。...然后，这些数据可以直接与 NVIDIA迁移学习工具包一起使用，以通过特定于用例的数据增强模型性能。 域随机化 域随机化会改变定义模拟场景的参数，例如场景中材质的照明、颜色和纹理。...Isaac Sim 支持许多不同属性的随机化，这些属性有助于定义给定场景。借助这些功能，机器学习工程师可以确保合成数据集包含足够的多样性来驱动稳健的模型性能。
当然，有两种方法可以使模拟数据分布与实际数据分布保持一致。苹果研究人员开发的一种这样的方法称为SimGAN。...另一种方法是使模拟数据尽可能多样化，而与真实性相反。 后一种方法称为域随机化。下图来自Tobin等人在2017年的论文中很好地说明了这一想法： ?...下图显示了块的颜色，环境的光照和阴影的大小的随机性，仅举几例。这些随机环境特征中的每一个都具有一个从下到上的区间以及某种采样分布。例如，在对随机环境进行采样时，该环境具有非常明亮的照明的概率是多少？...与视觉随机化的想法类似，这些物理随机化包括诸如立方体的大小/质量和手指在机器人手中的摩擦之类的尺寸。...大多数数据扩充搜索（甚至是自动域随机化）都被约束为元学习控制器可用的一组转换。这些转换可能包括模拟中图像的亮度或阴影的强度。
如果魔方的 6 个面都成为一种颜色，则认为魔方任务完成。 ? 图 3：方块重定向任务（左）和完成魔方任务（右）视图。 方法 研究者训练神经网络，并利用强化学习来完成魔方任务。...他们在训练过程中遇到了一个最大挑战，即在模拟中需要创建足够多样化的环境，从而尽可能多地捕捉到真实世界的物理状态。...（a）研究者使用 ADR 生成模拟分布，其中使用了随机的参数，这些数据可以用于控制策略和基于视觉的状态评估器上；（b）控制策略网络收到观察到的机器人状态信息和从随机模拟中得到的奖励，使用一个循环神经网络和强化学习解决这些问题...通过 ADR，研究者可以训练一个神经网络，用于解决真实机器人手中的魔方问题。这是因为 ADR 输入的各种环境信息可以让网络接触到各种各样的随机模拟。 ? （d）将模型迁移到真实世界。...研究者使用三个摄像机获得魔方的姿态信息，并使用 CNN 进行处理，同时使用 3D 姿态捕捉系统获得机器人手指的位置信息。
简介 主动目标跟踪是指智能体根据视觉观测信息主动控制相机的移动，从而实现对目标物体的跟踪（与目标保持特定距离）。...从左到右分别为两种外观的目标（Stefani 和 Malcom），两种轨迹（Paht1 和 Path2）和地图（Square1 和 Square2），对应的两种场景的示例，通过不同组合构成了不同的跟踪场景...为了更近一步提升模型的泛化能力以便直接迁移至真实场景，我们对关键要素进行了更进一步的随机化，包括： 目标和背景的表面材质（纹理图案、反射率、粗糙度等）； 光照条件（光源位置、方向、颜色和强度）； 目标移动...下图为采用上述随机化方法后生成的示例： ? 实验验证 首先，我们分别在 ViZDoom 和 UE 环境中开展实验，并在 VOT 数据集中定性验证了模型迁移到真实场景的可能性。...因此，我们扩展了原来六种动作至九种，新增的动作有后退和两种不同速度的前进和后退。加入后退使得机器人可以适应更复杂的轨迹，如目标正面向跟踪器走来时。不同速度使得机器人可以更好地适应不同的移动速度。
不过，操纵球体还略有难度，可能是因为他们没有随机化模拟滚动行为的参数。 此外，对于现实世界的机器人来说，要让运作性能高，好的系统工程与好的算法同等重要。 减少反应时间并没有改善性能。...与模拟数据相比，真实数据有很明显的缺点，比如跟踪标记的位置信息有延迟和测量误差。更糟糕的是，实际配置的更改很容易让实际数据变得无效，而且收集足够多、足够有用的数据十分困难。...当指尖的传感器被其他手指或物体遮挡时，Dactyl必须能够处理不完整信息。像摩擦和滑动等物理体系中的许多组成部分，是无法直接通过观察得到的，必须由推理得出。 操纵多个对象。...这种思路提供了最好的两种方法：在模拟中学习，可以通过扩展来快速收集更多的经验；不强调现实主义，可以解决模拟器只能近似模拟的问题。 ? 利用MuJoCo物理引擎构建机器人系统的模拟版本。...对于操作立方体的任务而言，使用随机化训练的策略可能比未随机化训练的策略实现更多的翻转次数，具体结果如下表所示。
此外，对于一些机器人动作模拟问题（如滑动摩擦力和接触力），其背后的物理现象仍然没有在模拟器上百分百模拟，这就意味着根本不可能在模拟环境中对一些现实中的机器人动作进行完全精确的模拟。...每一个工作段（episode）持续 10 秒，攻击者的目标是尽可能频繁地触摸盾牌。...而能够有效避免这一问题也是本文提出方法的一个关键优势：NAS 通过引入神经网络来增强学习，能够有效利用来源于不同任务的学习增强信息，从而提升策略水平。 2、随机化处理策略训练 X. Peng, M....这种处理方法与我们上面介绍的「缩小模拟和现实的差距」以及「对模拟阶段的策略训练进行随机化处理」不同，上述两种方法尽管对模拟环境进行了大量的仿真处理工作，但都没有证明能够提供现实世界中通用机器人所需的适应能力...具体说明，为了学习颜色叠加（C）任务的连续控制策略，训练了两块叠加（A）和颜色推送（B）任务的嵌入。在给定关于叠加和颜色叠加任务的嵌入训练结果的前提下，学习预先未知的颜色推送任务的连续控制策略。
也就是说，我们使用这些技术来创建闭环系统，而不是以往的开环系统。模拟器不需要在外貌形态或者动态变化上与现实世界完全匹配；相反，我们把环境相关的各方面都随机化了，从摩擦力到动作延迟，再到传感器噪声。...捡起方块的策略是使用从视觉到动作的端到端模型来训练的，使用的是随机化的视觉。需要注意的是，在模拟中，机器人抓手会随着方块的下滑而略微上移，以将方块保持在期望的位置。...为了给「堆箱子」定义一个密集的奖励函数，你需要对以下信息进行编码：机械臂靠近方块、机械臂沿着正确的方向靠近方块、方块被举起并离开地面，以及方块到达期望位置的距离等等。...我们还在视觉形状中使用域随机化（domain randomization）来学习一个足够鲁棒的视觉系统来适应现实世界。 HER 的实现使用了不对称信息的 actor-critic（演员-批评家）技术。...成本 这两种方法都增加了对计算量的需求：动态随机将训练速度降低了三倍，而从图像（而非状态）中学习的方法则将速度降低了 5 到 10 倍。 ?
先前的工作中，假设目标特征配置是已知的，但是对于某些应用，这可能是不可行的，例如第一次对场景执行运动。本文提出的方法对抓取最后阶段的场景运动以及机器人运动控制中的误差具有鲁棒性。 ? ?...该方法利用深度神经网络对摄像机的RGB图像进行处理，检测机器人上的二维关键点，并利用区域随机化的方法对网络进行完全的模拟训练。假设机器人机械手的关节结构已知，一般使用PnP方式恢复相机外部。...3、Learning Driven Coarse-to-Fine Articulated Robot Tracking（ICRA2019） 本文提出了一种机器人关节跟踪方法，它只依赖于颜色和深度图像的视觉线索来估计机器人在与环境交互或被环境遮挡时的状态...本文提出了一种粗糙到精细的关节状态估计器，该估计器仅依赖于颜色边缘和学习到的深度关键点的视觉线索，并由深度图像预测的机器人状态分布初始化。...然而，由于来自关节编码器的噪声读数或不准确的手眼校准，了解手臂的当前配置可能非常困难。提出了一种以手臂深度图像为输入，直接估计关节角位置的机器人手臂姿态估计方法。
这样的做法兼备了模拟器和真实环境学习两种做法的优点：在模拟器环境中学习，可以让模拟器运行速度高于真实世界速度，快速积累经验；同时用「多变」替代了「逼真」之后，它也可以在模拟器只能近似建模的任务中得到更好的表现...在这个机械手控制的任务中，OpenAI 也是在探索大规模运行的任务随机化能否带来超出现有机器人控制方法的表现。...（不过我们也别忘了，不使用随机化时训练出的策略是无法直接迁移到真实世界的机器人的，因为学到的策略只针对模拟器中那一组特定的物理参数有效） 实验中的有趣发现 对于真实世界物体的控制来说，触觉感知并不是必须的...相比之下，重新训练一个控制圆球的策略就不能连续成功很多次，可能是因为并没有针对转动行为设计适合的随机化模拟参数。 对于真实机器人来说，好的系统工程和好的算法一样重要。...从追踪标记得到的位置信息带有延迟和测量误差，而且更糟糕的是，随便改变一点参数就会让已经采集到的真实数据变得完全没用。
事实上现在尤其是机器人研究者的好时机，因为研究社区已经发展到了这样一个节点：在研究人员可用的数据集之外尽可能地追求更高的性能，并且开始更加关注广泛采用机器人工具和与这一过程相关的“便利功能”。...相关地址：https://colab.research.google.com/ 同时，我对机器人良好导航决策能力（特别是当它们仅获取了周围环境的不完整信息时）也十分感兴趣，以及《Autonomous Exploration...在域随机化中，模拟场景的元素（纹理，光照，颜色等）是随机变化的，因此学习算法学着忽略那些通常无关的细节。诚然，我从未（完全）看好域随机化的前景。...对于许多机器人应用而言，特定的纹理和光照实际上可能对规划十分重要，并且特定域技术可能更合适和随机化，例如一些数据增强处理，可能会引入自身的一些问题。...从惨痛的教训中应该学到的一件事是：通用方法（如搜索和学习两种方法）十分强大，即使可用的计算变得很大，这些方法也会随着计算量的增加而不断扩展。
在演讲之后，他解答了霍金的担忧，“霍金研究领域不同，他的论述听起来就是个外行，机器人毁灭人类的可能性，在几百年里不会发生。”...比如出租司机或工人被机器取代了，他们的生活怎么办，他们有没有被安排新的工作，这是很重要的社会问题，是科技解决不了的。人类不可能被机器毁灭，人类只能被自己毁灭。...但由于保护隐私的考虑，我们通常只能查询到经过随机化处理的间接信息。...那么，统计学家关注的是，基于数据库直接信息的结果会对真实世界的结果有多好的近似。 这是几十年前，这两个领域各自研究的问题。现在是如何把这两种思维结合起来。...所以，在这个医疗数据隐私例子上，我们关心的问题就变成了我们如何利用随机化的间接信息，来得到近似真实世界的结果。推理思维在连接真实世界和间接信息中起到了桥梁作用。
但大多数时候，我们希望模拟同一个机器人的多个实例，附加各种类型的钳子，并可能让这些机器人与其他机器人、设备或环境交互。在这种情况下，模拟场景很快就会变得太慢。...对于整个机器人模型来说，2660个三角形是非常少的三角形，视觉外观可能会因此受到一些影响。 在这一阶段，我们可以开始将机器人划分为不同的连杆(目前整个机器人只有一个形状)。...你可以通过两种不同的方式做到这一点: Automatic mesh division自动网格划分:这个功能，在前面已经描述过，将检查形状，并为所有没有通过公共边连接在一起的元素生成一个新的形状。...最简单的方法是调整一些具有不同颜色和视觉属性的形状，如果我们用特定的字符串命名该颜色，稍后我们可以通过编程轻松地更改该颜色，如果该形状是复合形状的一部分也是如此。...在模型浏览器中，其他时候，我们没有关于关节位置和方向的信息。然后，我们需要从导入的网格中提取它们。我们打开一个新的场景，再次导入原始的CAD数据，而不是进行修改以及更近似网格。
本节我们引入一种带有随机性的树搜索算法叫蒙特卡洛树搜索，它属于蒙特卡洛随机化算法中的一个分支，这种算法的特性是使用概率和随机化的方法去分析极度复杂和棘手的问题。...，我们让机器人下100盘后，黑棋赢了70盘，那么节点中的值就是70/100。...接下来我们选择一个赢率大的节点继续展开，例如我们选择第二层第一个节点，此时轮到白棋落子，假设此时白棋有两种落子方式，于是我们根据这两种落子方式形成两种棋盘，对应两个子节点： ?...，exploration表示探索，它意味着我们尝试一下把资源投入到目前看起来回报不高的地方，探索很可能会带来新的收获，如何以科学的方法平衡这两种选择，是算法设计上一个难点。...，上面公式计算的结果也就不同，因此每次都有可能选择不同节点进行展开模拟。
，咱们先来看下人机模式，直接点击 “开始游戏” 按钮 内置的机器人有点笨笨的哦，小心你的队友，嘿嘿！...图片 2、出牌 点击你要出的牌，当 “出牌” 按钮显示为可点击时，则可点击按钮出牌 当不想出牌或没有能出的牌时，可点击 “过!” 按钮，跳过出牌 这机器人。。...也就是我们现在所看见的显示方式，这个模式就是正常的一个游戏显示模式，会正常的显示游戏卡牌和提示信息。 Soft 柔性模式。...这个模式不会显示顶部的游戏名称，也不会显示花色信息，同时会将卡牌颜色设置为IDEA主题色，这样就不会太显眼了。 Hard 硬性模式。...有没有一种可能，左边窗口可以拉动？
今天和大家简单介绍一下孟德尔随机化研究中最常用的两种方法：逆方差加权法（inverse-varianceweighted，IVW）和MR-Egger法。...在讲述之前，我想先和大家介绍一下我们进行MR分析的必要数据，这个数据必须至少包括5列信息：SNP列；暴露的beta值；暴露的se值；结局的beta值；结局的se值。...对MR研究特别熟练的朋友可以只使用这5列信息进行分析，但是如果是新手的话，我推荐大家使用“TwoSampleMR”这个R包提供的分析流程，这个我会在后续推送中详细介绍。...如果该截距项和0非常接近，那么MR-Egger回归模型就和IVW非常接近，但是如果截距项和0相差很大，那就说明这些IV间可能有水平多效性存在。 不知大家有没有明白这两个计算方法？...如果还是不太明白的话，可以后台留言提问，米老鼠会及时为大家解答的。另外，如果想加入孟德尔随机化交流群的朋友，也可以私信米老鼠。
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