ACT框架：Transformer机器人控制的终极指南

ACT框架：Transformer机器人控制的终极指南

【免费下载链接】act 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/act/act

ACT框架（Action Chunking with Transformers）正在重新定义机器人控制领域，为复杂多步任务提供革命性的解决方案。这个基于Transformer的行动分块框架将深度学习与模拟环境完美结合，让机器人能够像人类一样思考和执行任务。🚀

亮点直击：为什么选择ACT框架

ACT框架的核心优势在于其独特的行动分块机制，让机器人能够处理长时间跨度的任务规划。通过Transformer架构，系统能够学习复杂的动作序列，在Transfer Cube和Bimanual Insertion等任务中表现出色。

ACT框架在模拟环境中执行物体转移任务

在机器人控制领域，传统方法往往难以处理复杂的多步操作。ACT框架通过分块动作学习，实现了90%以上的成功率和流畅的执行效果。无论是模拟环境还是真实世界部署，这套系统都展现出了强大的适应性。

实战指南：快速上手ACT框架

环境配置一步到位

安装ACT框架非常简单，只需几个命令即可完成环境搭建：

conda create -n aloha python=3.8.10
conda activate aloha
pip install torch torchvision pyquaternion mujoco dm_control
cd act/detr && pip install -e .

数据收集与训练

生成训练数据只需要运行简单的脚本命令：

python3 record_sim_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --dataset_dir data --num_episodes 50

训练ACT模型同样直观：

python3 imitate_episodes.py --task_name sim_transfer_cube_scripted --ckpt_dir checkpoints --policy_class ACT --kl_weight 10 --chunk_size 100 --hidden_dim 512 --batch_size 8 --dim_feedforward 3200 --num_epochs 2000 --lr 1e-5

ACT框架支持的机器人夹爪组件

性能调优：让机器人更智能

ACT框架提供了丰富的调优选项，帮助用户优化模型性能：

• KL权重调整：控制动作分布的平滑度
• 分块大小优化：根据任务复杂度调整动作序列长度
• 隐藏维度配置：适应不同规模的学习任务
• 批量大小设置：平衡训练效率与内存使用

训练过程中，如果发现机器人动作不够流畅，只需延长训练时间即可显著改善。成功率和动作平滑度在损失函数趋于平稳后仍会持续提升。

进阶应用：从模拟到真实世界

ACT框架不仅限于模拟环境，还能无缝迁移到真实机器人系统中。框架支持两种控制模式：

• 关节空间控制：通过sim_env.py实现
• 末端执行器空间控制：通过ee_sim_env.py实现

ACT框架在双臂协作任务中的应用场景

核心任务支持

框架目前支持两大类关键任务：

Transfer Cube任务：机器人需要精确抓取和转移物体，成功率稳定在90%以上。

Bimanual Insertion任务：双臂协作完成精细插入操作，成功率约50%，展现了处理复杂任务的强大能力。

生态支持：完整的开发工具链

ACT框架提供了完整的开发工具链，包括：

• 实时渲染：监控训练过程的实时画面
• 视频记录：保存执行过程供后续分析
• 可视化工具：通过visualize_episodes.py回放任务执行
• 策略适配器：policy.py提供统一的策略接口

ACT框架的模拟环境配置场景

无论是机器人研究者还是工业自动化开发者，ACT框架都能为你提供强大的技术支撑。立即开始探索这个革命性的机器人控制框架，开启智能机器人的新篇章！

立即行动：克隆仓库开始你的ACT之旅

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/act/act

拥抱Transformer在机器人控制领域的无限可能，让ACT框架成为你实现复杂任务的得力助手！

【免费下载链接】act 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/act/act