用Transformer做动作分块(ACT)的架构如图所示:将 ACT 训练为条件 VAE (CVAE),它具有编码器和解码器。左图:CVAE 的编码器将动作序列和联合观测压缩为一个风格变量(style vector) z,编码器在测试时被丢弃不用。右图:ACT 的解码器或策略使用一个 Transformer 编码器从多个视点、关节位置和 z 合成图像,并使用一个...
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...
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...
ACT策略(图:右)被训练为条件VAE(CVAE)的解码器,即生成模型。它使用变换器编码器合成来自多个视点、联合位置和风格变量的图像,并使用变换器解码器预测一系列动作。CVAE的编码器(图:左)将动作序列和联合观测压缩为动作序列的“样式”。它也通过变压器来实现。在测试时,CVAE编码器被丢弃,并简单地设置为先前的平均值(...
Imitation Learning algorithms with Co-traing for Mobile ALOHA: ACT, Diffusion Policy, VINN - ALOHA-act-plus-plus/LICENSE at main · ligang1841/ALOHA-act-plus-plus
Mobile ALOHA|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。 阅读全文 ALOHA具身智能,双臂数据收集平台——技术解决方 睿尔曼机器人 睿尔曼致力于让机械臂成为通用的智能化工具,赋能千行百业。
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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...