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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动作。应该说，至少在现阶段，这个学习成果还是相当可观的。有意思的是，正当大家为MobileALOHA的卓越表现惊叹不已时，研发团队的主要成员之一托尼·赵（TonyZhao）却在社交平台上主动公布了一段MobileALOHA的“翻车”视频。在这...
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。 算法延用团队前作ALOHA(Static ALOHA、桌面固定...
Mobile ALOHA 是一种用于数据收集的低成本全身遥操作系统。它通过移动基座和全身遥操作界面增强了原始ALOHA 系统。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...
本文基于 mobile-aloha的开源代码复现部分工作,按照从浅到深,包含三大部分的内容: Step1:单纯的跑通代码Step2:ACT算法和实现细节讲解,并且最大化的复现论文中的实验结果 Step3:关于… Alvin 直接上代码! PyG的使用及踩坑 Houye 使用PyTorch搭建神经网络进行肺炎病灶检测竞赛实战 本文旨在用pytorch实现一个简单而完整的...
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...
本文基于mobile-aloha的开源代码复现部分工作,按照从浅到深,包含三大部分的内容: Step1:单纯的跑通代码 Step2:ACT算法和实现细节讲解,并且最大化的复现论文中的实验结果 Step3:关于该论文的一些思考 注意:本文仅仅包含mobile-aloha软件方面的结果复现,也就说基于仿真数据完成策略的学习,不涉及任何硬件和实际平台的内容...
Mobile ALOHA由斯坦福大学AI实验室的Zipeng Fu和Tony Z. Zhao共同开发,导师为Chelsea Finn教授。该机器人采用先进的计算机视觉技术,能够自主导航室内环境,利用摄像头和传感器识别家具、物体和墙壁,构建室内空间的动态地图。 双重操作模式 Mobile ALOHA最吸引人的特点之一是其双重操作模式。它可以手动远程控制,提供精准的操...
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性。在本文的研究中,作者研发了一个用于模仿移动操作任务的系统,这些移动操作任务由双手执行并且需要全身控制。作者首先介绍了Mobile ALOHA,一...