ARNOLD-三维场景中基于语言的机器人任务学习”, 届时将介绍他们在促进机器人理解执行人类语言指令做出的工作ARNOLD,内容包括其背景、环境、任务基准、实验结论等。
理解现实世界中物体的连续状态对于机器人任务学习与规划是至关重要的。机器人任务学习的领域中大多数之前的工作都忽略了这个问题,使得机器人难以理解与执行人类的语言指令。为了解决这个问题,我们提出ARNOLD,提供逼真的三维场景和系统性的评估手段来促进机器人学习基于自然语言、涉及连续物体状态的任务。
北京大学2018级本科生,2022级博士生,师从朱松纯教授。北京通用人工智能研究院通用视觉实验室的长期实习研究员,实习导师黄思远。研究方向主要包括通用视觉、多模态学习、具身智能、视觉机器人。
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