Mobile Aloha 项目解析（一）目录

原创 已于 2024-01-16 20:20:54 修改 · 1.7k 阅读 · 23 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器人 #深度学习 #pytorch

于 2024-01-16 20:20:21 首次发布

一句话：Static ALOHA 到 Mobile ALOHA 是从 table-top manipulation 到 mobile manipulation 的进展。

这个项目在Github是上获赞很高，但其Readme文件为及时更新，使读者在运行调试代码时带来很多的问题，所以我准备对这个项目进行讲解。

 项目的目录及内容如下：

1、asset                                        机械臂模型的三维文件及仿真环境的建模文件

2、byol_pytorch                            与vinn相关的byol包

3、detr                                          动作生成的主要模型文件

4、aligh

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
论文复现１：Ｍobilealoha
github_38060285的博客
03-28 1705
从人类演示中进行的模仿学习在机器人技术中表现出了令人印象深刻的表现。然而，大多数结果都集中在桌面操作上，缺乏一般有用任务所需的移动性和灵活性。在这项工作中，我们开发了一种用于模仿双手且需要全身控制的移动操纵任务的系统。我们首先推出 Mobile ALOHA，这是一种用于数据收集的低成本全身远程操作系统。它通过移动底座和全身遥控操作界面增强了 ALOHA 系统。然后，我们使用 Mobile ALOHA 收集的数据执行监督行为克隆，并发现与现有静态 ALOHA 数据集的联合训练可以提高移动操作任务的性能。
Mobile Aloha 开源代码复现
2301_79950977的博客
10-27 2843
它提供了在机器人操作领域收集的广泛的演示数据集，以及从这些数据集学习的学习算法。要评估策略，运行相同的命令，但要添加--eval，这将加载最佳验证检查点。sim_transfer_cube的成功率约为90%，insertion成功率约为50%。对于难以建模的真实世界数据，在损失趋于平稳后，至少训练5000次或3-4倍的时间。DATA_DIR是存放数据集的位置，每个子文件夹对应着训练的子任务，名字一一对应。pytorch需要单独安装，保证安装的是gpu版本，根据自己的cuda版本在。具体配置参考这两篇文章。
Aloha 项目使用教程
gitblog_00465的博客
08-08 537
Aloha 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 Aloha 项目的目录结构如下： aloha/ ├── README.md ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ ├── utils/ │ │ ├── helper.py │ │ └── logger.py │ └── modules/ │ ├── modu...
ALOHA机器人平台：低成本、高精度双臂操作及其进展深度解析
最新发布
06-12 1097
摘要：ALOHA机器人平台通过低成本开源硬件实现高精度双臂操作，采用模仿学习方法弥补硬件精度不足。其核心技术创新包括基于Transformer的动作分块预测架构ACT，通过风格变量和动作序列预测解决复合误差问题；以及时间集成（Temporal Ensemble）和TEDA技术，确保动作执行平滑性并优化计算效率。平台成功完成电池插入、系鞋带等精细操作任务，并扩展为移动版MobileALOHA实现全身操作。ALOHA与视觉-语言-动作（VLA）模型形成互补，前者聚焦硬件平台和模仿学习，后者侧重语言理解和通用任务
史上最全`Mobile ALOHA项目: 低成本双臂移动操作机器人`论文和代码实现分析和讲解
jiayoushijie的博客
05-18 4189
本文将从强化学习的视角以及斯坦福机器人Aloha代码的角度,分析Mobile ALOHA项目中用到的关键算法,并尝试还原作者的开发和研究过程。我们将重点关注马尔可夫决策过程(MDP)、生成式对抗模仿学习(GAIL)、soft Q模仿学习(SQIL)和对抗性对比调整(ACT)等算法,探讨它们在项目中的应用和改进。
【免费下载】 【开源项目推荐】ALOHA：低成本双臂远程操作硬件系统
gitblog_07951的博客
09-13 1022
【开源项目推荐】ALOHA：低成本双臂远程操作硬件系统 项目基础介绍及编程语言 ALOHA 是一个开源项目，旨在提供一个低成本、开源的双臂远程操作系统，适用于机器人和自动化领域的研究与应用。此项目基于MIT许可协议，主要采用Python进行开发，同时也依赖于ROS（Robot Operating System）等技术栈，确保了软硬件的高效协同。 核心功能 双臂远程操作：ALOHA设计用于实现对两...
Aloha原理以及代码分析参考资料链接汇总
当下可为，未来可期!
01-24 1200
平台：优快云。
Mobile ALOHA项目 ACT算法学习
2301_79950977的博客
12-02 699
Aloha使用ResNet图像编码器、transformer encoder，和transformer decoder来实现CVAE解码器，直观地其中的transformer编码器综合了来自不同相机视角、关节位置和风格变量的信息。为了以一种与像素到动作策略兼容的方式来解决模仿学习中的复合错误，寻求减少高频收集的长轨迹的有效视域。上图左侧的CVAE 编码器(采用transformer编码器实现)，其预测风格变量 z 的分布的均值和方差，该分布被参数化为对角高斯分布。，以生成以当前观察为条件的动作序列。
ACT的原理解析：斯坦福炒虾机器人Mobile Aloha的动作分块算法ACT
小蜗牛的珍贵百宝箱
10-13 1243
加热锅倒入油加入虾翻炒虾加入调味料盛出菜品本文对斯坦福炒虾机器人中的动作分块算法ACT进行了深入解析。通过模块化的设计，机器人能够更高效地完成复杂的烹饪任务。同时，提供的代码示例展示了如何在实际应用中实现动作分块。希望这些内容能帮助读者更好地理解ACT的原理及其在机器人中的应用。
Mobile Aloha 【软硬件原理+代码解析】
ZhengrongYue的博客
01-09 1万+
Mobile Aloha 【软硬件原理+代码解析】
逐行解读ALOHA ACT的实现：动作分块算法ACT的代码剖析、模型训练、真机部署
热门推荐
结构之法 算法之道
01-13 2万+
本文最早是属于《斯坦福Mobile ALOHA背后的关键技术：动作分块ACT算法的原理解析》的第二、第三部分，涉及到动作分块ACT的代码剖析与部署训练，但因为想把ACT的代码逐行剖析的更细致些，加之为避免上一篇文章太过于长，故把动作分块ACT的代码剖析与部署实践这块独立出来成本文。
以Mobile ALOHA为代表的模仿学习的爆发：从Dobb·E、Gello到ALOHA、OK-Robot、UMI、DexCap、伯克利FMB
结构之法 算法之道
01-07 1万+
且一年前，因为对ChatGPT背后技术原理巨大的「好奇心」，加之极高的「分享热情」、以及想写一篇关于其原理最全面 最深入 最细致文章的「决心」，彻底改变了过去一年的轨迹​博客证明了技术研究能力，课程证明了教学教研能力，项目证明了带队开发能力说干就干。
斯坦福 Mobile Aloha 开源ACT代码复现教程
qq_45943646的博客
01-24 1万+
它提供了在机器人操作领域收集的广泛的演示数据集，以及从这些数据集学习的学习算法。该项目是通过模拟环境更深层次的推进机器人智能(ARISE)计划的一部分，旨在降低人工智能和机器人交叉领域前沿研究的进入门槛。配置环境的最后一步，安装detr所需要的util库，这个库已经在Mobile ALOHA的源码里了，路径为。DATA_DIR是存放数据集的位置，每个子文件夹对应着训练的子任务，名字一一对应。pytorch需要单独安装，保证安装的是gpu版本，根据自己的cuda版本在。不需要额外安装cudNN。
mobile aloha详细使用教程
weixin_39599131的博客
01-10 2241
aloha详细安装教程
Mobile ALOHA 的模仿学习算法和协同训练--翻译斯坦福机器人项目1
weixin_40478869的博客
02-02 1046
Mobile ALOHA 的模仿学习算法和协同训练--翻译斯坦福机器人项目1
UMI——斯坦福刷盘机器人：通过手持夹爪革新数据收集方式，且使用视觉SLAM和Diffusion Policy预测动作
结构之法 算法之道
01-10 2万+
如下图所示a)具有不同类型动作表示的显式策略(b)隐式策略学习以动作和观察为条件的能量函数，并对最小化能量景观的动作进行优化(c)扩散策略通过学习的梯度场将噪声细化为动作。这种表述提供了稳定的训练，允许学习到的策略准确地建模为多模态动作分布，并容纳高维动作序列进一步，所谓扩散策略，是指将机器人的视觉运动策略表示为条件去噪扩散过程来生成机器人行为的新方法扩散策略学习动作-分布评分函数的梯度即该策略不是直接输出一个动作，而是以视觉观察为条件，对K次去噪迭代推断“动作-得分梯度”(
Aloha机械臂的mujoco仿真问题记录
qq_54900679的博客
05-26 1501
pip install mujoco==2.3.7 pip install dm_control==1.0.14
Mobile ALOHA：通过低成本全身远程操作学习双手移动操作
yorkhunter的博客
09-06 1148
24年1月来自斯坦福的论文“Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation”。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值