Imitation Learning专业
EF-GAIfO用机器人经验在线评估演示可行性,提升跨形态模仿学习成功率
本文是一篇预印本,提出EF-GAIfO,利用策略学习过程中机器人自身经验估计状态演示的可行性,并在GAIfO判别器目标中加权,降低不可行演示的影响。在点质量环境和Unitree Go2四足机器人仿真及真机实验中,EF-GAIfO的成功率显著高于GAIfO和WGAIfO,真机目标抓取任务成功率最高达80%。该方法无需显式动力学模型或先验探索数据,为存在形态差异的机器人模仿学习提供了新思路。