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#模仿学习

今日 1 条
9月28日周一
  1. HF blog22

    ngustj/pen_pick_place_clean_150ep_v1:基于 LeRobot 的 150 回合抓笔放置数据集

    Hugging Face 上线数据集 ngustj/pen_pick_place_clean_150ep_v1,用 LeRobot 采集,共 150 个回合、71019 帧,30 fps,机器人类型为 so_follower。该数据集含 1 项任务,动作与状态均为 6 维关节位置,另配 top 和 wrist 两路 480×640 视频,采用 v3.0 代码库格式,训练集覆盖全部 150 个回合。

9月27日周日
9月26日周六
9月25日周五
9月24日周四
9月21日周一
9月10日周四
8月23日周日
8月7日周五
7月10日周五
  1. HF blog71

    RynnWorld-Teleop:面向数字遥操作的动作条件世界模型

    论文提出 RynnWorld-Teleop,一种动作条件世界模型,用生成式世界模型替代实体机器人实现数字遥操作,将操作者手部姿态流转化为机器人视角的高保真视频,并作为与本体无关的动作标签经重定向迁移到任意目标机器人。

    推荐理由:论文提出用生成式世界模型替代实体机器人采集数据,读者可了解数字遥操作如何解耦硬件约束并生成可迁移轨迹。

7月8日周三
  1. HF blog53

    SIEVE:面向 VLA 模仿学习的结构感知数据选择方法

    SIEVE 是一种面向 VLA 模仿学习的结构感知数据选择方法,将示范轨迹视为可复用视觉运动基元与转换接口的组合。它从机器人轨迹中发现可复用基元,按结构信息量分配数据预算,并挑选更易被行为克隆学习的中心稳定示范。作者称该方法在多个数据集、基准和 VLA 模型上稳定优于数据选择基线,仅用 50% 数据加 50% 训练步数即超过全量数据训练。