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Deep Compositional Robotic Planners That Follow Natural Language Commands

机译:深入的组成机器人,遵循自然语言命令

摘要

The present approach similarly combines task and motion planning, but does so without symbolic representations and begins with simpler tasks than other models in such domains can handle. Unlike prior approaches, the present approach does so in continuous action and state spaces which require many precise steps in the configuration space to execute what otherwise is a single output token such as “pick up” for discrete problems.
机译:目前的方法类似地结合了任务和运动规划,但是没有符号表示,并且从更简单的任务开始,而不是这种域中的其他模型可以处理。与先前的方法不同,本方法在连续动作和状态空间中这样做是在配置空间中需要许多精确步骤来执行否则是单个输出令牌,例如用于离散问题的单个输出令牌,例如“拾取”。

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