利用注意机制的主动感知实时动作生成算法在烹饪机器人中的应用

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我们提出了一种具有注意机制的预测性循环神经网络，可以对感知输入进行加权，区分每种模态的重要性和可靠性，实现快速高效的感知和动作生成，通过学习示范训练后，机器人可以获得类似人类的技能，验证了这种技术在烹饪未知食材的鸡蛋过程中的可行性。

该研究探讨了机器人在动态操纵场景中的抓取和操纵问题，提出了连续实时感知和反应运动生成方法的重要性，并比较了三种不同的系统架构。通过在真实机器人平台上进行四个场景的广泛评估，量化了反应运动生成系统中不同时间尺度实时反馈融合的鲁棒性和准确性，并分享了系统建设中的经验教训。