mobile aloha论文中的一个发现是使用co-train的训练方式可以大大提升任务成功率。虽然没有实际的机器人,也可以通过上面介绍的方式来验证co-train的效果。具体验证步骤是: 1)注释训练代码中eval_bc部分代码;2)将co-train的数据和仿真数据混合,训练任务,得到策略1;3)单纯只使用仿真数据,训练一个策略2;4)通过比较策...
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...
考虑到上述设计因素，我们以32000美元的预算建造了Mobile ALOHA，与Franka Emika Panda等单个工业cobot相当。如图2（中）所示，移动机械手相对于地面的垂直距离可以达到65cm至200cm，可以伸出底座100cm，可以举起1.5公斤重的物体，并可以在1.5米的高度施加100N的拉力。Mobile ALOHA能够完成的一些示例任务包括：l家政：...
2)目前大部分模仿学习机器人集中在桌面操作,缺乏灵活性,本文开发Mobile ALOHA来模拟移动操作任务(需要全身控制的双手操作);使用Mobile ALOHA收集的数据执行监督行为克隆,发现与现有静态ALOHA数据集的联合训练可以提高移动操作任务的性能。 3)Mobile ALOHA硬件参数:14+2自由度,2只手臂(ViperX 300,5696美元/只),配有2个...
那么,具体来说,Mobile ALOHA都有哪些功能特点呢? 首先,它是一个低成本的全身远程操作系统,这使得它既经济实惠又易于普及。 其次,它专注于双手移动操作,这在传统的桌面操作机器人中通常是缺失的。 通过模仿学习技术和数据集共同训练,Mobile ALOHA能够以高达90%的成功率自主完成复杂的移动操作任务。
图片来源于mobile aloha 论文 代码是: action_embed = self.encoder_action_proj(actions) # (bs, seq, hidden_dim) actions是机械臂的操作, 形状是{Tensor: (8, 100, 16)}, 8是batch size, 100是sequence, 表示100帧对应的100个action, 16表示2个机械臂每个关节的动作; ...
1月4日,斯坦福大学符博士领导的研究团队在社媒发布了一项突破性的新成果—机器人成功克隆人类行为和任务的能力。原文标题 【Mobile ALOHA-Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation】论文链接【Mobile ALOHA (mobile-aloha.github.io)】。
这个由斯坦福三人团队研发的全新移动机器人Mobile ALOHA,可以通过模仿学习,执行各种复杂的任务。 它不仅可以自主操作,还可以支持全身远程操控。 值得一提的是,机器人的成本仅为32000美元(约22万),甚至软件和硬件全部开源。 论文地址:网页链接 研究人员每个任务只用了50个演示,便让Mobile ALOHA机器人始终如一地做一件事...
简单讲一下Mobile Aloha模拟环境代码 Mobile Aloha模拟环境有两部分代码: 1. https://github.com/tonyzhaozh/act --- 里面有ACT论文的链接 2. https://github.com/MarkFzp/act-plus-plus --- 这个是我们要介绍的代码 ACT算法全称是 Action Chunking with Transformers, 大体意思是: 用机械臂的n个帧的视频...
赵子豪:Mobile ALOHA 是一个验证概念性的家用机器人, 设计初衷是研究平台。对我来说它的意义在于 (1) 证明模仿学习在移动操作中的可行性 。(2) 开源软硬件促进接下来的算法研究。 硅星人:Mobile ALOHA的相关研究都给我一种感觉,就是你们追求尽可能的简洁。这是因为现在机器人的相关技术到了收敛的阶段,还是你们...