连续学习拟人手

抓取不忘旧技能

一种面向拟人机械手的连续学习系统，在新物体抓取任务中表现出更低的遗忘率和更高的成功率，适合家用和工厂场景。

黎万义 · 魏伟 · 王朋

iScience 2023

技术优势

忘得更少

NICAG 方法通过神经启发的连续学习算法，在缓解遗忘方面表现更好，从而更好地保留已学习的抓取知识。

抓取更准

与其他方法相比，NICAG 获得了更高的抓取成功率，表明系统在实际抓取任务中性能更优。

应用场景

• 人形机器人：让拟人机器人像人一样连续学习抓取新物体，无需重新训练。
• 电子皮肤：结合电子皮肤提供触觉反馈，可增强连续抓取中的物体感知。
• 医疗机器人：让医疗机器人逐步学习抓取不同医疗器械，适应新任务。
• 先进机器人：为先进机器人提供连续学习能力，无需依赖大规模数据集。
• 智能建造与结构：在建筑场景中让机器人持续学习抓取不同工具和材料。