Oliver Hausdörfer e sua equipe lançaram um novo modelo de ações latentes que usa imagens sincronizadas de duas câmeras. O modelo infere ações com 6 graus de liberdade com mais precisão, aumentando em 17% a precisão da decodificação em relação às versões com uma só perspectiva. Integrado a uma política de controle robótico, elevou em 13,5% a taxa de sucesso em tarefas de benchmark, ante 6,2% com o modelo de referência de uma só perspectiva. Em testes no mundo real, nos quais um robô imitava demonstrações feitas por mãos humanas, o modelo de duas perspectivas acrescentou 20% de execuções bem-sucedidas em 850 tentativas.
Por que importa
A melhoria permite que robôs aprendam novas habilidades com menos demonstrações em vídeos comuns, o que ajuda laboratórios com dados limitados de teleoperação.
