RoboTAP：由 Google DeepMind 开发的一款机器人操作系统
RoboTAP：由 Google DeepMind 开发的一款机器人操作系统。该系统能够通过只需几分钟的示范，就能让机器人学会新的视觉运动任务。
也就是你只需要给它展示几次如何做某件事，比如拿起一个苹果放到果冻上，它就能学会这个动作。
工作原理：
该系统能够通过视觉伺服控制器来解决多种视觉运动任务。
RoboTAP的核心是一个通用控制器，该控制器能够对场景中的点进行对齐。系统通过密集跟踪来解决多任务操作问题，包括什么（what）、在哪里（where）以及如何（how）进行操作。RoboTAP能够在几分钟内通过少量的示范来学习这些行为。
它使用摄像头或其他视觉传感器来获取环境信息，并根据这些信息来控制机器人或其他自动化设备的动作。
控制器不仅能识别目标物体，还能识别物体上的特定点或特征，并据此进行操作。
这种能力使得 RoboTAP 能够执行多种复杂的视觉运动任务，例如拾取和放置、插入和堆叠等。这种精确的控制也意味着 RoboTAP 可以在多变的环境中工作，包括那些物体姿态和位置不断变化的环境。
主要组件：
通用控制器：这是系统的核心，负责执行所有任务。
视觉伺服控制器：用于跟踪和对齐场景中的特定点。
密集跟踪：系统使用密集跟踪技术来解决多任务操作问题。
功能和应用：
快速学习：只需几分钟的示范，RoboTAP 就能学习新的视觉运动任务。
多任务操作：能够解决拾取和放置、插入、堆叠等多种任务。
环境适应性：能够适应不同的环境和物体姿态。
局限性：在需要极高精度或多模态（视觉+力量）输入的任务中可能不适用。
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