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RSS订阅原创 ubuntu 配置 spacemouse以及通过python/robosuite使用spacemouse
3dconnexion 早在2014年就不更新对linux系统的驱动，因此安装驱动需要参考另一个网站：https://spacenav.sourceforge.net/
2024-04-12 12:16:11
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原创 如何在Robosuite中导入自建的物体模型
Robosuite是基于mujoco封装的机器人操作库，而mujoco的碰撞检测是基于凸壳，也就是geom必须是凸的，如果是凹的话，凹的部分会有一个透明的屏障而无法与其他物体有碰撞。但是实际场景很多物体都不是凸的，比如杯子的口是凹进去的。
2023-09-13 18:39:51
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原创 扩散模型原理记录
参考资料：[1]【54、Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读】[2]以下内容为对上述资料的补充理解，理解不对的地方，请多指教。以下序号与资料中的章节序号一致。
2023-04-21 16:51:05
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原创 机器人操作——diffusion policy（2023）
机器人操作领域发论文的热点又来了。扩散模型大概率很难和强化学习结合，因为强化学习需要网络足够小从而在每次更新的很短时间内收敛，不过基于扩散模型的动力学模型可以试试。
2023-03-18 15:27:39
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原创 robosuite添加无碰撞的模型
形状尺寸与操作的物体一样半透明只有visual,不与场景其他物体有碰撞可以在每次step后设置位置,且固定在设定的位置,不受重力影响。
2023-03-09 17:04:32
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原创 机器人操作规划——Deep Visual Foresight for Planning Robot Motion（2017 ICRA）
model-based RL方法，预测Action对图像的变化，以push任务进行研究。采用完全自监督的学习方式，不需要相机标定、3D模型、深度图像和物理仿真。
2023-02-16 15:51:35
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原创 机器人操作综述——A Review of Robot Learning for Manipulation: Challenges, Representations, and Algorithms
机器人操作综述——A Review of Robot Learning for Manipulation: Challenges, Representations, and Algorithms
2023-02-15 16:09:54
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原创 欧拉角计算方式记录
最近在手动计算world坐标系到camera坐标系的欧拉角时，发现基于该欧拉角进行坐标转换，结果一直不对。但是之前直接在mujoco中读取欧拉角用于坐标转换时，一直没有出过问题，所以猜测是旋转轴用错了。
2022-12-28 16:14:10
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原创 解决robosuite设置has_offscreen_renderer=True时报错ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
是因为mujoco-py会自带openGL，而我自己又在nvidia显卡驱动里安装了openGL，当使用可视化绘图（has_renderer=True）时，会使用mujoco-py自带的openGL，当不进行显示时（has_offscreen_renderer=True），会使用自己安装的openGL，自己装的openGL版本太高就会报错ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version。
2022-11-02 15:07:34
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原创 robosuite（mujoco）中机械臂action与实际运动不一样的解决办法
最近开始搞机械臂强化学习，所以下了robosuite(https://github.com/ARISE-Initiative/robosuite)和stable_baselines3(https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3)，在测试demo时，发现了一个共同的问题。以robosuite的demo_random_action.py为例，在基于UR5e的Lift任务中，设置机械臂控制模式为末端位姿控制，发布action[0,0,0.01,0,0。
2022-10-31 20:17:11
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原创 机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）
任务是reach、grasp、lift，比较了reward shaping、curriculum learning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。尽管迁移到现实场景中的抓取成功率只有78%，但是通过更好的sim-to-real方式能提高。平移的action使运动有点不稳，policy预测速度或扭矩会使运动更平滑。
2022-10-24 16:58:45
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原创 机器人强化学习——Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning
以前的分层强化学习在一个学习的嵌入空间中表示goal和reward，本文直接使用原始形式的观测数据作为goal。并且以前的方法使用on-policy学习 生成目标状态，效率低。离线学习面临的问题：（1）off-policy算法不稳定（2）在离线数据中，相同的高维goal不一定对应相同的低维action。具体解释在后面针对第二个问题，本文提出。
2022-10-15 16:02:21
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原创 机器人强化学习——IRIS: Implicit Reinforcement without Interaction at Scale for Learning Control。。（ICRA 2020）
算法核心：将策略木比分解为两步：（1）低维目标导向的模仿学习（2）高维目标选择低维控制器从演示数据中学习短期序列。高维目标选择机制为一个生成模型，生成目标和对应的值函数。给定当前观测，高维控制器选择一个新目标，低维控制器走TTT步来达到该目标；该过程重复直到任务结束。本文主要解决的问题是：如何仅从大尺度的离线数据中学习policy，不与环境进行交互。
2022-10-15 10:00:44
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原创 为什么PPO不可以像DQN一样使用Replay Buffer？——强化学习
为什么PPO不可以像DQN一样使用Replay Buffer？——强化学习
2022-10-12 09:52:16
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原创 为什么DQN不需要important sampling？——强化学习
分析这个问题要从重要性采样和target policy的本质出发，本文分为以下三步来介绍DQN为什么不需要重要性采样：重要性采样的目的、target policy和behavior policy的含义、DQN为什么不需要重要性采样。
2022-10-11 17:55:06
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原创 机器人学习之ReorientBot: Learning Object Reorientation for Specific-Posed Placement（ICRA 2022）
机器人学习之ReorientBot: Learning Object Reorientation for Specific-Posed Placement（ICRA 2022）
2022-08-17 17:42:26
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原创 机器人强化学习——COCOI: Contact-aware Online Context Inference for Generalizable Non-planar Pushing（21 ICRA）
机器人强化学习——COCOI: Contact-aware Online Context Inference for Generalizable Non-planar Pushing（21 ICRA）
2022-07-28 22:55:47
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原创 机器人强化学习——Learning Collaborative Pushing and Grasping Policies in Dense Clutter（ICRA 2021）
机器人强化学习——Learning Collaborative Pushing and Grasping Policies in Dense Clutter（ICRA 2021）
2022-07-09 22:08:35
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原创 机器人强化学习——Learning Visual Affordances with Target-Orientated DQN to Grasp Objects (ICRA 2021)
机器人强化学习——Learning Visual Affordances with Target-Orientated DQN to Grasp Objects (ICRA 2021)
2022-07-08 18:02:56
622
原创 机器人强化学习——Learning Pregrasp Manipulation of Objects from Ungraspable Poses (ICRA 2020)
机器人强化学习——Learning Pregrasp Manipulation of Objects from Ungraspable Poses (ICRA 2020)
2022-07-08 10:22:23
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原创 机器人强化学习——Learning Synergies between Pushing and Grasping with Self-supervised DRL (2018)
机器人强化学习——Learning Synergies between Pushing and Grasping with Self-supervised DRL (2018)
2022-07-01 09:22:00
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原创 机器人强化学习——Transferring End-to-End Visuomotor Control from Simulation to RealWorld (CoRL 2017)
机器人强化学习——Transferring End-to-End Visuomotor Control from Simulation to RealWorld (CoRL 2017)
2022-06-26 20:28:24
301
原创 MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 解读
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 解读
2022-06-21 17:55:27
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原创 机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)
机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)
2022-06-17 22:23:04
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原创 基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search
前言最近看google的机器人抓取算法QT-Opt，该方法通过stochastic search为每一个state选择action。沿着参考文献一路找到google的Learning hand-eye coordination for robotic grasping with deep learning and large-scale data collection，以及Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Grasping: A Si
2022-05-25 17:14:37
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转载 Visio插入图片再输出pdf失真 的一种解决方案
原地址：https://blog.csdn.net/qazwsxrx/article/details/1091964541.直接“文件”->选"打印"；2.打印机选Adobe PDF（或Microsoft Print to PDF）;3.页面设置（关键）；4.打印纸张如果选择A0，打印缩放比就选为400%；如果是A2，就选200%；5.打印保存为电子版，完成。...
2022-03-29 11:06:37
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原创 win10配置GraspNet（亲测可用）
1 GraspNet下载地址https://github.com/graspnet/graspnet-baseline2 win10环境显卡 2080Scuda 10.1 update 2python 3.6torch 1.6其他按照GraspNet的需求安装
2022-03-23 10:50:50
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原创 DANet网络配置踩坑记录：No module named ‘enclib_cpu’
引言自己做了个数据集，需要测试部分分割网络在数据集上的性能，所以下载了DANet并配置，下载地址：https://github.com/junfu1115/DANet过程在我电脑和服务器上配置成功了，但是在另一台电脑上一直失败，原因是，DANet为了使用c++的扩展库，需要编译cpu和gpu版本的动态链接库，但是一直报错:ImportError: No module named ‘enclib_cpu’，针对这个问题网上的解答也很少。对比发现，我的电脑和服务器都是py3.6，而新电脑是py3.7，所
2022-03-14 16:03:57
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原创 深层和浅层特征融合的坑
在读《人工智能算法岗江湖武林秘籍》时，发现了一个人提到的观点：深层特征和浅层特征在concat融合时，浅层特征的通道数需要比深层特征的通道数小一个数量级，否则深层特征会被压制。简单上网搜了一下，没看到相关观点，有时间再找找看。...
2022-02-19 11:28:25
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boostdesc_vgg.zip
2020-05-14
3.4.5-ippicv+ffmpeg.zip
2020-05-14
3.3.0-ippicv+ffmpeg.zip
2020-05-14
基于精确背景补偿的动态目标检测.zip
2020-03-17
基于精确背景补偿的动态目标检测算法.zip
2019-05-26
pybullet加载的URDF模型不显示全部的颜色材质
2021-12-29
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