“见面吧GROOT：基于视觉的操纵的强大仿真学习框架，具有以物体为中心的三维先验知识和自适应策略泛化”
GROOT见面：基于视觉操纵的强大仿真学习框架，融合物体为中心的三维先验知识和自适应策略泛化
随着人工智能的流行和应用案例增加，模仿学习（IL）已经被证明是一种成功的技术，用于教授基于神经网络的视觉运动策略，以执行复杂的操作任务。建立能够完成各种操作任务的机器人问题长期困扰着机器人学界。在真实世界环境中，机器人面临着各种环境因素，包括不断变化的摄像机视角，改变的背景和新物体实例的出现。这些感知差异经常被证明是传统机器人技术的障碍。
提高IL算法对环境变量的鲁棒性和适应性是利用其功能的关键。以往的研究表明，即使环境中发生微小的视觉变化，包括背景颜色的改变、摄像机视角的变化或新物体实例的加入，也会对端到端学习策略产生影响。因此，通常在校准正确且背景固定的摄像机下，在受控环境中评估IL策略。
最近，来自德克萨斯大学奥斯汀分校和索尼AI的研究人员团队推出了一种名为GROOT的独特模仿学习技术，该技术建立了一种针对涉及视觉的操作任务的强大策略。GROOT解决了让机器人在真实世界环境中良好运行的问题，其中背景、摄像机视角和物体引入等感知性变化频繁。为了克服这些障碍，GROOT专注于构建以物体为中心的3D表示，并使用基于Transformer的策略推理，还提出了一种用于分割的连接模型，使规则能够推广到测试中的新对象。
物体为中心的3D表示的发展是GROOT创新的核心。这些表示的目的是引导机器人的感知，帮助其集中注意力在任务相关的元素上，并帮助其屏蔽视觉干扰。通过以3D方式思考，GROOT为机器人提供了强大的决策框架，使其对环境更直观地了解。GROOT使用基于Transformer的方法对这些以物体为中心的3D表示进行推理。它能够高效地分析这些3D表示并进行判断，这是给机器人更复杂认知能力的重要一步。
GROOT能够在初始训练环境之外进行推广，并且擅长适应各种背景、摄像机角度和不曾观察到的物品的存在，而许多机器人学习技术都在这种环境中表现不灵活并且困难重重。由于其杰出的推广潜力，GROOT是解决机器人在实际世界中遇到的复杂问题的一种特殊解决方案。
团队通过多项广泛的研究对GROOT进行了测试。这些测试全面评估了GROOT在模拟和真实环境中的能力。结果显示，GROOT在模拟情况下表现出色，尤其是当存在感知差异时。它胜过了最新的技术，如基于物体建议的策略和端到端学习方法。
总而言之，在机器人视觉和学习领域，GROOT是一项重要的进展。它在真实世界场景中强调鲁棒性、适应性和一般化，可以实现众多应用。GROOT解决了在动态世界中机器人强劲操作的问题，并使机器人在复杂和动态的环境中无缝运行。
