通过对比小规模数据集领域与大规模数据集领域,期望能够验证两个假设: 小规模数据领域,跨数据集迁移学习(如利用其他机器人的大规模数据)可以显著提升模型性能; 大规模数据的领域,模型性能可能接近瓶颈,改进空间有限。 其中,小规模数据集评估选用:Kitchen Manipulation、Cable Routing、NYU Door Opening、AUTOLab UR
BID 能将动作块化与闭环操作相结合,通过在每个时间步采样多个预测并寻找最优化的一个,增强扩展序列的时间一致性,同时在随机环境中实现自适应重新规划。 为了验证 BID 算法的效果,他们在 Franka Kitchen 数据集上进行了模拟测试,发现机器人在家庭环境中的表现还不错。他们还用 Franka Panda 机器人做了真实实验,结果...
整合了跨领域异构数据集：包括真实机器人遥操作数据（如Open-X Embodiment）、模拟环境数据（Drake、Mujoco等）及人类视频数据（EPIC kitchen等），共52个数据集、270k轨迹和1.55亿样本 模型架构设计：通过HPT架构模块化设计，将Franka Research 3的本体感受（关节角度、末端位姿）与视觉输入（多视角图像）经“茎”模块...
整合了跨领域异构数据集:包括真实机器人遥操作数据(如Open-X Embodiment)、模拟环境数据(Drake、Mujoco等)及人类视频数据(EPIC kitchen等),共52个数据集、270k轨迹和1.55亿样本 模型架构设计:通过HPT架构模块化设计,将Franka Research 3的本体感受(关节角度、末端位姿)与视觉输入(多视角图像)经“茎”模块对齐为固定维...
整合了跨领域异构数据集:包括真实机器人遥操作数据(如Open-X Embodiment)、模拟环境数据(Drake、Mujoco等)及人类视频数据(EPIC kitchen等),共52个数据集、270k轨迹和1.55亿样本 模型架构设计:通过HPT架构模块化设计,将Franka Research 3的本体感受(关节角度、末端位姿)与视觉输入(多视角图像)经“茎”模块对齐为固定维...
Franka机器人不仅是一个技术平台,更是一个社区和生态系统的中心。PNP机器人作为Franka机器人在中国的区域合作伙伴,围绕Franka机器人开发了基于位置和力感知的遥操作方案。这种方案不仅提高了机器人在复杂任务中的操作效率,还为机器人数据集的积累提供了有效手段。
此外,PNP机器人基于Franka机器人开发的遥操作在机器人数据集的积累方面发挥了重要作用。PNP机器人通过结合Franka机器人的力感知模式,开发了基于位置和力模态的遥操作方案。这种方案不仅提高了机器人在复杂任务中的操作效率,还为机器人数据集的积累提供了有效手段。通过这些数据集,研究人员能够更好地训练和优化机器人的控制...
Franka机器人不仅是一个技术平台,更是一个社区和生态系统的中心。PNP机器人作为Franka机器人在中国的区域合作伙伴,围绕Franka机器人开发了基于位置和力感知的遥操作方案。这种方案不仅提高了机器人在复杂任务中的操作效率,还为机器人数据集的积累提供了有效手段。
为了验证 BID 算法的效果,他们在 Franka Kitchen 数据集上进行了模拟测试,发现机器人在家庭环境中的表现还不错。他们还用 Franka Panda 机器人做了真实实验,结果显示 BID 显著提高了机器人在目标移动时的放置成功率。 这些测试不由得让人联想到了他们之前做的炒菜机器人,也许这个团队正计划把 BID 应用在 ALOHA 上...
整合了跨领域异构数据集:包括真实机器人遥操作数据(如Open-X Embodiment)、模拟环境数据(Drake、Mujoco等)及人类视频数据(EPIC kitchen等),共52个数据集、270k轨迹和1.55亿样本 模型架构设计:通过HPT架构模块化设计,将Franka Research 3的本体感受(关节角度、末端位姿)与视觉输入(多视角图像)经“茎”模块对齐为固定维...