ALOHA 2aloha-unleashed暂时代码未开源 aloha提出了ACT和CNNMLP两种策略方式。 moblie aloha增加了移动功能;除了ACT与CNNMLP policy还有diffusion, VINN policy,但可能每个场景的数据量比较少,ACT的表现比较好。 ALOHA Unleashed 论文中介绍使用的diffusion policy+大规模数据集(5个任务,26000次演示), 在真实的系鞋带,叠...
Compounding error是指,在测试时,若agent遇到训练集里从未见过的输入,那么很有可能给出具有一定误差的预测值,这可能会导致agent进入更加没有见过的状态,进而一步一步的产生越来越大的预测误差。 为了减小compounding error,ACT使用了action chunking。 Action chunking是神经科学中的一个概念:独立的动作会被组合到一起并...
交流/讨论/答疑QQ社群:948755626(机器人-具身智能-隔岸观火群)gitee项目地址:https://gitee.com/boxjod/RLBench_ACTgithub项目地址:https://github.com/Boxjod/RLBench_ACT这个开源项目是基于一个Sawyer机械臂做的,RLBench本身支持Pandas,Coppliasim也包含有UR,KUKA
通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以轻松地训练和部署ACT算法,并将其应用到实际的机器人操作中。这使得ACT算法更加易于使用和推广。 结语 本文深入剖析了斯坦福Mobile Aloha项目中的动作分块算法ACT的代码实现和训练部署过程。通过逐行分析代码和探讨算法原理,我们揭示了ACT算法在机器人操作中的应用和优势。同时,我们也...
在算法上，他们基于 Transformer 开发了一种动作学习算法 ACT 。这种算法，能够让 ALOHA 机器人在 15 分钟的动作演示后，模仿人类做出相似的动作。你可以理解成，人类操控机械臂的过程，也是数据收集的过程。接着，再利用收集好的数据来进行一波 “ 模仿秀 ” 。就比如，你把擦玻璃这个动作给机器人提前演示了 50 ...
应用上述方法，研究团队就可以通过亲身的示范来对ALOHA机器人的行为进行引导。具体来说，他们通过远程操控功能，直接控制机器人完成了若干次的动作，从而得到了训练数据集。然后，机器人就可以用ACT算法对人们的示范进行行为克隆。从目前研究团队公布的数据看，MobileALOHA平均只需要重复学习五十多次，就能掌握一个比较复杂的...
松灵机器人Cobot Magic基于Aloha Act训练,通过采集到推理最后实现自动化的过程,实现双臂协同;Cobot Magic使用的工控机为4060显卡,底盘为松灵Tracer系列底盘。#MobileALOHA##高校科研##科技改变生活[超话]##科...
Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options main 1Branch0Tags Code This branch is1 commit ahead ofMarkFzp/act-plus-plus:main. Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit
该项目作者 Tony Zhao 是斯坦福大学 CS PhD,他基于神经网络模型 Transformer 开发了一种动作学习算法 —— 称为 Action Chunking with Transformers (ACT)。 只需要 15 分钟的演示,机械臂就可以学会一个动作 —— ALOHA 可以直接从实际演示中执行端到端的模仿学习,然后自主完成相同或类似的任务,并通过自定义远程操...
ACT算法的本质正是这样一个端到端的策略:直接把现实世界的RGB图像映射到动作,让机器人从视觉输入中学习和模仿执行特定的动作,而无需额外人工编码的中间表示。同时采用动作分块方法(Chunking),预测在当前观察下人类操作员会执行的动作序列,集成准确而平滑的动作轨迹。