arXiv · cs.RO· Nicklas Sohm·· 19 小时前精选AI 评分75
KlaskTron-IL: 具有验证的仿真到现实桥接的接触丰富对抗模仿学习基准
KlaskTron-IL: A Contact-Rich Adversarial Imitation Learning Benchmark with a Validated Sim-to-Real Bridge
AI 导读
KlaskTron-IL是一个多层级模仿学习数据集，包含8万步直接在物理机器人上收集的人类演示数据、32万步对称增强数据和500万步由零样本验证的PPO策略生成的合成专家轨迹。该基准揭示了标准模仿学习方法在接触丰富的对抗动力学下的三种特征性失败模式：BC的数据扩展平台期、GAIL的可解释但弱梯度判别器，以及BC先验与奖励密度的不对称相互作用。
推荐理由
80k真实机器人演示数据与320k增强数据构成的基准，揭示了模仿学习在对抗接触动力学中的三种典型失败模式。
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