वस्तु स्थानांतरण के लिए बहु-कुशल मोबाइल संचालन

वस्तु का स्थान बदलना सन्निहित एआई के लिए एक नियमित कार्य। सबसे कठिन कार्य दीर्घकालिक मोबाइल परिचालन कार्य हैं जिनके लिए नौवहन और परिचालन क्षमता दोनों की आवश्यकता होती है। जटिल कार्यों को अक्सर उप-कार्यों की एक श्रृंखला में विभाजित करने की आवश्यकता होती है।

छवि क्रेडिट: arXiv: 2209.02778 [cs.RO]

arXiv.org पर हाल ही में एक पेपर इस बात की पड़ताल करता है कि मोबाइल परिचालन कौशल कैसे विकसित किया जाए। शोधकर्ताओं ने मोबाइल-सक्षम लोगों के साथ निश्चित हेरफेर कौशल को बदलने का प्रस्ताव दिया है जो हेरफेर किए जाने पर आधार को स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। कौशल श्रृंखला में कंपाउंडिंग त्रुटियों के लिए मोबाइल कौशल को अधिक मजबूत दिखाया गया है।

इसके अतिरिक्त, शोधकर्ता इस बात की जांच कर रहे हैं कि कैसे जोड़ तोड़ कौशल की शुरुआत नौवहन पुरस्कारों में बदल जाती है। वे एक क्षेत्रीय लक्ष्य नेविगेशन इनाम का प्रस्ताव करते हैं जो उनके समकक्षों पर बेहतर प्रदर्शन और मजबूत सामान्यता दिखाता है। बेहतर बहु-कुशल मोबाइल संचालन पाइपलाइन बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करती है।

हम ऑब्जेक्ट रिपोजिशनिंग के लिए लंबी अवधि के मोबाइल मैनिपुलेशन कार्यों से निपटने के लिए एक मॉड्यूलर दृष्टिकोण का अध्ययन करते हैं जो उप-कार्यों की एक श्रृंखला में एक पूर्ण कार्य को विघटित करता है। समग्र कार्य से निपटने के लिए, पिछले कार्य ने बिंदु-लक्ष्य नेविगेशन कौशल का उपयोग करके कई निश्चित-हेरफेर कौशलों को जंजीर से बांध दिया, जो उप-कार्यों में अलग से सीखे जाते हैं। जबकि अखंड एंड-टू-एंड आरएल नीतियों की तुलना में अधिक प्रभावी, यह ढांचा कौशल श्रृंखला में बढ़ी हुई त्रुटियों से ग्रस्त है। इसके लिए, हेरफेर कौशल में गतिशीलता शामिल होनी चाहिए ताकि कई स्थानों से लक्ष्य वस्तु के साथ बातचीत करने के लिए लचीलापन हो, जबकि नेविगेशन कौशल में कई समापन बिंदु होने चाहिए जिससे सफल हेरफेर हो सके। सुझाव दें कि इसे शामिल किया जा सकता है। हम स्थिर के बजाय मोबाइल हेरफेर कौशल को लागू करके और बिंदु लक्ष्यों के बजाय क्षेत्रीय लक्ष्यों पर प्रशिक्षित नेविगेशन कौशल को लागू करके इन विचारों को संचालित करते हैं। हम होम असिस्टेंट बेंचमार्क (HAB) पर तीन चुनौतीपूर्ण दीर्घकालिक मोबाइल हेरफेर कार्यों पर बहु-कुशल मोबाइल हेरफेर विधि M3 का मूल्यांकन करते हैं और बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दिखाते हैं।

शोध पत्र: गु, जे., सिंह चपलोत, डी., सु, एच., मलिक, जे., “मल्टी-स्किल्ड मोबाइल मैनिपुलेशन फॉर ऑब्जेक्ट रिपोजिशनिंग”, 2022। संपर्क: https://arxiv.org/abs/2209.02778
परियोजना स्थल: https://sites.google.com/view/hab-m3

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