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#論文# IROS 2023|麻省理工與英偉達發(fā)布DiMSam：擴散模型作為采樣器

用于部分可觀測性下的任務(wù)和運動規(guī)劃

【DiMSam: Diffusion Models as Samplers for Task and Motion Planning under Partial Observability】

文章鏈接：https://arxiv.org/pdf/2306.13196.pdf

摘要：

任務(wù)和運動規(guī)劃（TAMP）方法對于規(guī)劃長范圍自主機器人操作是有效的。然而，由于它們需要規(guī)劃模型，因此很難將它們應(yīng)用到環(huán)境及其動態(tài)不完全了解的領(lǐng)域。我們建議通過利用深度生成模型（特別是擴散模型）來學(xué)習(xí)約束和采樣器來克服這些限制，以獲取規(guī)劃模型的這些難以設(shè)計的方面。這些學(xué)習(xí)到的采樣器在 TAMP 求解器中被組合，以便聯(lián)合找到滿足規(guī)劃約束的動作參數(shù)值。為了輕松地對環(huán)境中看不見的物體進行預(yù)測，我們在變化物體狀態(tài)的低維學(xué)習(xí)隱空間嵌入上定義了這些采樣器。我們在鉸接對象操作領(lǐng)域評估我們的方法，并展示經(jīng)典 TAMP、生成學(xué)習(xí)和隱空間嵌入的組合如何實現(xiàn)基于長視野約束的推理。

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最后介紹一下我們最近的幾個學(xué)習(xí)活動：

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《視覺慣性SLAM：理論與源碼解析》第三部分：ORB-SLAM3理論與實踐。3周時間，8月21日開始上課。機器人SLAM星球會員免費（需押金），詳見《視覺慣性SLAM》挑戰(zhàn)賽，終極之戰(zhàn)！

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從零開始講授GNSS的基礎(chǔ)知識，幫助同學(xué)們形成完整的GNSS知識脈絡(luò)。詳細介紹GNSS相關(guān)的坐標框架、時間框架、觀測值產(chǎn)生以及各誤差的特性、會詳細介紹單點定位的原理以及RTK定位的原理，并會對RTK定位中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、周跳探測、模糊度固定展開詳細的講述，幫助學(xué)習(xí)者可以達到初步工程開發(fā)實踐的水準。

目前早鳥優(yōu)惠中（限額），8月28日開始上課。詳見?自動駕駛與GNSS之戀

3、第1期編輯部成員招募
一起對AR/MR、機器人、自動駕駛、無人機等SLAM相關(guān)的細分行業(yè)的梳理和分析，在AI熱潮下能夠和大家一起理清思路，看清發(fā)展脈絡(luò)和趨勢。 僅限 「小六的機器人SLAM學(xué)習(xí)圈」參與。

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