斯坦福大学研究团队开发了一款名为Mobile ALOHA的家务机器人，具有移动性、稳定性和全身遥控操作等特点。该机器人使用低成本全身远程操作系统进行数据收集，并通过有监督的行为克隆进行训练，成功率可达90%。研究者还开源了该机器人的软件和硬件部件。
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。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
