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本研究开发了一种用于模仿双手操作和需要全身控制的移动操作任务的系统,并提出了Mobile ALOHA作为数据收集的低成本全身远程操作系统。通过使用Mobile ALOHA收集的数据,进行了监督行为克隆,并发现合作训练可以提高移动操作任务的性能。每个任务使用50个示范,合作训练可以将成功率提高到90%,使Mobile ALOHA能够自主完成复杂的移动操作任务。

移动 ALOHA: 使用低成本全身远程操作学习双臂移动操纵

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-04T00:00:00Z
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