基于指令的历史感知策略用于机器人操作

在人类环境中，机器人被期望能够在简单的自然语言指令下完成各种操作任务。然而，机器人操作极具挑战性，因为它需要精细的运动控制、长期记忆以及对先前未见过的任务和环境的泛化能力。为了解决这些挑战，我们提出了一种统一的基于变压器（Transformer）的方法，该方法考虑了多种输入。具体而言，我们的变压器架构集成了（i）自然语言指令和（ii）多视角场景观察，同时（iii）跟踪完整的观察和动作历史。这种方法能够学习历史与指令之间的依赖关系，并利用多视角提高操作精度。我们在具有挑战性的RLBench基准测试和实际机器人上评估了我们的方法。值得注意的是，我们的方法可以扩展到74个不同的RLBench任务，并且超越了现有技术。此外，我们还解决了指令条件下的任务，并展示了对先前未见过的变化的出色泛化能力。