MEKAWIRE
上級arXiv

I3L: Iterative Interactive Imitation Learning for Whole-Body Mobile Manipulation

Wensi Ai, Christopher Luey, Karthik Dharmarajan, Evans Han, Yunfan Jiang, Stef Ren, Jianwen Xie, Jiajun Wu, Li Fei-Fei, Ruohan Zhang
日本語版は未提供のため、英語原文で表示しています。
要旨より

Policies trained offline from teleoperated demonstrations can degrade outside their training distribution. This gap is particularly acute in long-horizon whole-body mobile manipulation, where long horizons amplify compounding errors and coordinated arm, torso, and base motion makes exhaustive demonstration coverage impractical.

要旨より。当社による要約は作成中です。

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