Body Transformer

机器人策略学习的Game Changer?伯克利提出Body Transformer

过去几年间,Transformer 架构已经取得了巨大的成功,同时其也衍生出了大量变体,比如擅长处理视觉任务的 Vision Transformer(ViT)。本文要介绍的 Body Transformer(BoT) 则是非常适合机器人策略学习的 Transformer 变体。我们知道,物理智能体在执行动作的校正和稳定时,往往会根据其感受到的外部刺激的位置给出空间上的响应。比如人类对这些刺激的响应回路位于脊髓神经回路层面,它们专门负责单个执行器的响应。起校正作用的局部执行是高效运动的主要因素,这对机器人来说也尤为重
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