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在这种情况下，MobileALOHA是否可以为廉价的家用机器人确立一个新的标准，似乎还需要进一步的确认。好在现在MobileALOHA的开发团队已经对该机器人的软硬件信息和训练算法都进行了开源，相信相关的验证时间并不会太久。并且，即便目前的MobileALOHA表现还不能尽如人意，但它毕竟为制作廉价的家用机器人提供了一种思路。相信...
用 Mobile ALOHA 可以收集数据进行监督行为克隆,并发现与现有静态 ALOHA 数据集联合训练可提高移动操作任务的性能。通过对每项任务进行50次演示,共同训练可以将成功率提高90%,从而使Mobile ALOHA 能够自主完成复杂的移动操作任务,例如炒虾和上菜、打开双门壁柜来存放沉重的锅、呼叫和进入电梯,以及使用厨房水龙头轻轻冲洗用...
Mobile ALOHA能迅速适应动态环境，如准确判断电梯状态，完成进出动作。其坚固的移动基座与灵活的机械臂配合默契，确保操作流畅。遥操作系统有效控制双臂与基座，标准笔记本电脑提供计算能力，而1.26千瓦时电池既供电又作为配重，确保稳定性。Mobile ALOHA 采用了模仿学习的方式来提升自身的能力。这种学习方式使得 Mobile ALOHA...
Mobile ALOHA作者团队 斯坦福大学的这个Mobile ALOHA机器人成果一共有三位作者,其中两位为斯坦福计算机科学专业的华人博士生。 Zipeng Fu(项目共同负责人) Zipeng Fu是斯坦福大学AI实验室的计算机科学博士生,导师是Chelsea Finn。同时也在Goog...
其次，Mobile ALOHA特别强调双手移动操作，这在传统桌面操作机器人中往往被忽视。通过融合模仿学习技术与大数据集训练，该系统能以高达90%的成功率自主完成各类复杂的移动操作任务。此外，其应用场景广泛，从厨房烹饪到日常清洁，甚至预计在2025年与物联网设备相连通，从而进一步拓宽其应用边界。再来看硬件配置，Mobile ...
Mobile ALOHA 运用行为克隆算法,主体采用变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE),其Encoder和Decoder组件的内部均使用Transformer架构(当前主流大型语言模型如GPT中均使用)。 训练时,上图左侧的Encoder部分依据人工示教数据生成风格变量Z分布,再喂给上图右侧的Decoder部分。
Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation。 项目主页:https://mobile-aloha.github.io 论文链接:mobile-aloha.github.io/ 将基于人类示范的模仿学习应用于机器人技术,取得了令人印象深刻的成果。但是,大多数研究都是基于桌面操作的,缺少通用任务所需的移动性和灵活...
近期“会做菜的机器人”Mobile ALOHA大火,本文浅分析一下其发展与背后工作原理 ALOHA:官方网站 Paper Mobile ALOHA:官方网站 Paper 它们属于低成本的全身遥控数据收集系统,模仿双手和需要全身控制(Mobile ALOHA)的移动操纵任务。 网上炒作比较多的“三道菜”视频,并非机器人自主完成,而是由远程操作实现的,作者在Twitter...