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斯坦福Mobile ALOHA机器人 有趣的失败!
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www.youtube.com/watch?v=xGNNW6smDPQ 项目网站: https://mobile-aloha.github.io/ 斯坦福大学团队: 傅子鹏*、Tony Z. Zhao* 和 Chelsea Finn 在机器人技术领域,从人类示范中进行模仿学习的结果令人印象深刻。然而,大多数成果都集中在桌面操作上,缺乏一般有用任务所需的机动性和灵巧性。在这项工作中,我们开发了一个系统,用于模仿需要全身控制的双臂移动操作任务。我们首先介绍了用于数据收集的低成本全身远程操纵系统--Mobile ALOHA。它通过一个移动底座和一个全身远程操作界面增强了 ALOHA 系统。利用Mobile ALOHA 收集的数据,我们进行了有监督的行为克隆,并发现与现有静态 ALOHA 数据集进行联合训练可提高移动操作任务的性能。通过对每个任务进行 50 次演示,联合训练可将成功率提高 90%,从而使 Mobile ALOHA 能够自主完成复杂的移动操作任务,例如炒虾并上桌、打开双门壁柜以存放沉重的烹饪锅、呼叫并进入电梯,以及使用厨房水龙头轻轻冲洗用过的平底锅。
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