从演示中学习已被证明是非专家将操作性任务教给机器人的一种成功方法。这些方法通常从示范中构建生成模型，然后使用回归来重现技能。然而，这种方法对于捕获任务施加的硬性几何约束具有局限性。另一方面，虽然基于采样和优化的运动规划也将几何约束作为行动根据，但是这些操作通常是由专家精心手工制作的。为了解决这个技术差距，我们提出了 C-LEARN 系统。C-LEARN 是一种从演示中学习多步操作任务的方法，它将演示看作是一系列关键帧和一组几何约束。该系统构建了一个知识库，用于触达和抓取对象物体，然后利用该知识库从单一演示中学习多步骤任务。C-LEARN 支持具有多个终端执行器的多步骤任务；根据 SE（3） 体积分析和 CAD 约束——如需要保持两轴平行——来进行动作；并提供了一种方法，原则上可以在多个机器人之间转移学到的运动技能。我们将所学任务的执行嵌入到共享的自动化框架中，并通过分析使用双臂 Optimus 机器人执行物理任务的成功率来评估我们的方法，比较不同约束模型的贡献，并通过在模拟中使用腿式双臂Atlas机器人来执行学到的任务，atv，展示出了 C-Learn 转移所学任务的能力。

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新智元招聘

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