斯坦福大学和谷歌的研究人员推出RT-Sketch系统，它是一个目标条件化的模仿学习（Imitation Learning, IL）策略，用于机器人操控任务。RT-Sketch的核心特点是它能够理解用户手绘的草图，并根据这些草图来执行动作。这种方法旨在解决自然语言指令可能存在的歧义性以及图像可能过于具体的问题。
项目主页：https://rt-sketch.github.io
主要功能：
RT-Sketch能够接收用户手绘的场景草图作为输入，并输出相应的操控动作。这使得用户可以直观地通过草图来指导机器人完成任务，而不需要提供复杂的语言指令或详细的图像。
主要特点：
- 用户友好： 用户可以轻松地提供草图，就像使用自然语言一样，但草图提供了空间意识，有助于机器人更准确地理解任务。
- 空间感知： 草图可以帮助机器人理解任务相关的空间关系，同时忽略不必要的细节。
- 灵活性： RT-Sketch能够处理不同详细程度的草图，从简单的线条图到更详细的彩色草图。
工作原理： RT-Sketch的工作流程包括以下几个步骤：
- 数据生成： 首先，研究者们训练了一个图像到草图的转换网络，这个网络可以将现有的图像转换为草图。
- 策略训练： 然后，他们使用这个网络将现有的机器人操控数据集中的图像转换为草图，从而创建了一个用于训练RT-Sketch的数据集。
- 策略执行： 在执行阶段，RT-Sketch接收用户的目标草图和一系列历史观察结果，然后输出相应的动作序列。
具体应用场景：
- 家庭助手： 在家庭环境中，用户可以通过草图告诉机器人如何摆放家具或整理物品。
- 工业自动化： 在工厂中，RT-Sketch可以用来指导机器人在复杂的装配线上移动和定位零件。
- 服务行业： 在餐厅或零售店，机器人可以使用RT-Sketch来根据顾客的草图指示来摆放餐具或商品。
总的来说，RT-Sketch通过结合用户友好的草图输入和机器人的操控能力，提供了一种直观且灵活的方式来执行复杂的任务，这在机器人与人类交互的场景中尤其有用。
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