MoMo:通过时空动作分词实现机器人操作中的运动模式控制机器人操作需根据任务、物体和交互环境调整动作执行方式。MoMo 提出两阶段模仿学习框架,包含时空动作分词器和行为克隆 Transformer,将任务与连续运动模式条件作为输入。在六项真实机器人操作任务中,改变该条件可稳定生成不同执行风格的动作。摘要机器人操作需根据任务、物体和交互环境调整动作执行方式。MoMo 提出两阶段模仿学习框架,包含时空动作分词器和行为克隆 Transformer,将任务与连续运动模式条件作为输入。在六项真实机器人操作任务中,改变该条件可稳定生成不同执行风格的动作。原文链接Apple Machine Learning Research(RSS)AI HOT 详情页