Forschende haben CrowdMAPS vorgestellt, ein webbasiertes System, das Online-Arbeitskräften Roboterzustände über eine 3D-Oberfläche zeigt. Die Arbeitskräfte ergänzen gültige alternative Aktionen, ohne den Roboter zu berühren. Die Methode erweitert Roboterdaten um eine „Breitendimension“: Statt mehr Trajektorien zu sammeln, erhöht sie die Zahl der Aktionen pro Zustand. Tests mit fünf realen Manipulationsaufgaben zeigten, dass eine Erweiterung von einer auf zehn Aktionen pro Zustand die durchschnittliche Erfolgsrate bei Keypose-Richtlinien um 35.6 Prozentpunkte und bei Trajektorien-Richtlinien um 33.0 Prozentpunkte erhöhte.
Warum es wichtig ist
Entwickler können zuverlässigere Roboter mit weniger physischen Demonstrationen trainieren und so Zeit und Kosten sparen.
