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基于局部时序建模与Transformer的机器人运动技能学习
1
作者
朱晓庆
南博睿
+5 位作者
宫婉儒
毕兰越
郑忻宜
朱晓宇
吴通
张川
《北京理工大学学报》
北大核心
2025年第9期968-978,共11页
为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时...
为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时间依赖关系,解决机器人运动数据中深层特征难以提取的问题.同时,利用参数共享策略细化预测特征完成动作推理.GMT在MuJoCo平台的三个机器人运动技能任务中进行了验证.实验结果表明,GMT在学习效率和精度方面较Decision Transformer最高提升28.5%.研究表明,GMT能够高效建模机器人运动序列特征,为机器人动作决策提供新的技术方案.
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关键词
机器人运动
局部时序建模
TRANSFORMER
门控机制
自回归建模
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职称材料
题名
基于局部时序建模与Transformer的机器人运动技能学习
1
作者
朱晓庆
南博睿
宫婉儒
毕兰越
郑忻宜
朱晓宇
吴通
张川
机构
北京工业
大学
信息科学技术
学院
布里斯托尔大学计算机学院
中核核信信息技术(北京)有限公司
北京工业
大学
核工业智能交叉实验室
出处
《北京理工大学学报》
北大核心
2025年第9期968-978,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62103009)
北京市自然科学基金资助项目(4202005)。
文摘
为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时间依赖关系,解决机器人运动数据中深层特征难以提取的问题.同时,利用参数共享策略细化预测特征完成动作推理.GMT在MuJoCo平台的三个机器人运动技能任务中进行了验证.实验结果表明,GMT在学习效率和精度方面较Decision Transformer最高提升28.5%.研究表明,GMT能够高效建模机器人运动序列特征,为机器人动作决策提供新的技术方案.
关键词
机器人运动
局部时序建模
TRANSFORMER
门控机制
自回归建模
Keywords
robot motion
local timing modeling
Transformer
gating mechanism
autoregressive modeling
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于局部时序建模与Transformer的机器人运动技能学习
朱晓庆
南博睿
宫婉儒
毕兰越
郑忻宜
朱晓宇
吴通
张川
《北京理工大学学报》
北大核心
2025
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