Mobile ALOHA: 利用低成本全身远程操作系统学习复杂的双手移动操作技能 [译]
原文中文，约46100字，阅读约需110分钟。发表于：。在机器人技术领域，通过模仿人类的动作来训练机器人（模仿学习）已经取得了显著的成果。然而，这些成果大多集中在桌面操作上，而缺乏在更广泛实用任务中所需的移动性和灵活性。在本研究中，我们开发了一个模仿复杂移动操作任务的系统，这些任务需要双手操作和全身协调。首先，我们推出了 Mobile ALOHA，这是一个用于数据收集的低成本、全身远程操作系统。它在原有 ALOHA...
该研究介绍了一个模仿学习系统，通过共同训练低成本的全身远程操作系统Mobile ALOHA和静态ALOHA数据集，提高机器人处理移动操作任务的能力。实验结果表明，共同训练可以提高机器人在多项任务中的成功率，并且在数据效率方面表现出良好的适应性。此外，研究还发现，Mobile ALOHA与其他模仿学习方法相兼容，并且共同训练可以提高这些方法的性能。
