ACT：基于Transformer的行动分块框架在机器人任务中的应用
【免费下载链接】act 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/act/act
ACT（Action Chunking with Transformers）是一个革命性的机器人任务学习框架，它将深度学习中的Transformer架构与机器人控制完美结合，为复杂多步任务的执行带来了突破性进展。
项目核心架构
ACT框架基于Transformer模型，专门设计用于处理序列决策问题。通过动作分块机制，机器人能够规划更长时间跨度的任务，同时保持高精度的控制能力。该框架已经在多个模拟环境中验证了其有效性。
技术实现特点
分块动作规划 ACT采用动作分块技术，将复杂的多步任务分解为可管理的动作序列。这种分块机制使得机器人能够在执行过程中进行动态调整，适应环境变化。
自适应参数配置 框架提供灵活的隐藏维度调整和批大小设置，满足不同任务的特定需求。KL散度损失函数确保动作分布的平滑性，让学习过程更加稳定高效。
环境与任务支持
ACT支持两种主要模拟环境：
关节空间控制环境 通过Mujoco + DM Control实现的关节空间控制环境，为机器人提供精确的关节级控制能力。
末端执行器空间控制环境 专门设计的末端执行器空间控制环境，适用于需要精细末端操作的复杂任务。
主要功能模块
策略训练与评估 imitate_episodes.py模块负责ACT模型的训练和评估，支持多种参数配置和优化策略。
数据记录与可视化 record_sim_episodes.py和visualize_episodes.py模块提供完整的数据收集和可视化功能，便于分析和调试。
脚本策略支持 scripted_policy.py提供预定义的脚本策略，可用于生成训练数据或作为基准对比。
安装与部署
要开始使用ACT框架，首先需要设置环境：
conda create -n aloha python=3.8.10
conda activate aloha
pip install torchvision torch pyquaternion pyyaml rospkg pexpect
pip install mujoco==2.3.7 dm_control==1.0.14 opencv-python matplotlib
cd act/detr && pip install -e .
应用示例
Transfer Cube任务训练
python3 imitate_episodes.py \
--task_name sim_transfer_cube_scripted \
--policy_class ACT --kl_weight 10 --chunk_size 100 \
--hidden_dim 512 --batch_size 8 --dim_feedforward 3200 \
--num_epochs 2000 --lr 1e-5 --seed 0
模型评估 通过添加--eval标志加载最佳验证检查点进行评估，支持实时渲染和时间集成技术。
性能表现
在Transfer Cube任务中，ACT框架能够达到约90%的成功率，在Bimanual Insertion任务中也能达到约50%的成功率。通过适当的调优和更长时间的训练，性能还可以进一步提升。
项目特色
ACT框架的独特之处在于其将先进的深度学习技术与实际的机器人控制需求相结合。通过Transformer架构的强大序列建模能力，实现了在复杂环境下的智能决策和精确控制。
该框架不仅适用于学术研究，也为工业自动化、服务机器人等领域的实际应用提供了可靠的技术解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
