- 博客(1846)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 加注接口是什么意思？
加注接口是用于给车辆加油的连接部位，它不仅是加油操作的重要地方，也是确保燃油安全存储和使用的重要组成部分。它通常设计有密封性和安全性的考虑，避免油箱泄漏或溢出。
2025-04-05 12:28:09
96
原创 学历寄存器的理解？
在这种比喻下，**“学历固态硬盘”**是指你从985大学获得的学历（无论是本科还是研究生）都会被独立看待，且这种学历的价值和认可度不会因为你是在哪个阶段获得的而有太大区别。按照学历寄存器的说法，学历寄存器的意思是，你读研究生的时候存储的是某某某某某大学的学历，但是一旦你毕业，这个寄存器中的数据就变成了原来的本科学历的学校。总的来说，“学历固态硬盘”的说法，确实是在表达985大学拥有的强大且独立的学术背景，包含了本科和研究生阶段的独立性和权威性，而不是依赖于其他学校的名气或背景。为什么说是学历寄存器呢？
2025-04-05 10:39:13
164
原创 torch.version.cuda输出的是CUDAToolkit 11.7中的11.7，而nvidia-smi输出的可能是大于CUDAToolkit 11.7中的11.7。上面的描述正确吗？
输出的结果，它体现的是在当前深度学习环境下（以 PyTorch 为例）实际利用的 CUDA Toolkit 版本，这个版本是根据软件（PyTorch）的编译和配置来确定的，通常会小于或等于显卡驱动所支持的最高 CUDA 版本。torch.version.cuda输出的是CUDAToolkit 11.7中的11.7，而nvidia-smi输出的可能是大于CUDAToolkit 11.7中的11.7。所显示的显卡驱动支持的最高 CUDA 版本。在这个类比中，“汽车支持的最高速度 300” 就像是。
2025-03-29 00:17:46
320
原创 pyqt是直接画出来的界面，自动生成代码？flask也可以画出界面生成代码吗？
问题描述：pyqt是直接画出来的界面，自动生成代码？flask也可以画出界面生成代码吗？虽然和都可以用于开发带有用户界面的应用，但它们的工作方式和适用场景存在较大差异。
2025-03-25 20:27:42
554
原创 为什么选择“大脑-小脑”架构 + 数据迁移？
大脑”部分通过数据迁移，帮助机器人在多场景、多任务下快速适应，减少每次都要从零训练的负担。“大脑-小脑”架构配合数据迁移，可以充分利用已有数据，避免大量重复训练，性价比更高。类似于让孩子学会总结经验，无论是在室内、户外，或是3对3、5对5，他都能灵活应对。这种方法可能会在固定场景下表现不错，但换了场地或对手，孩子很可能“不会打了”。数据迁移的能力，意味着只需一次训练，成果就能延展到不同环境中，提高竞争力。，就像不讲解战术、不分析场上局势，直接让孩子模仿教练的动作。
2025-03-22 17:24:21
197
原创 数据迁移的能力和端到端模型的区别是什么呢？
问题描述：数据迁移的能力和端到端模型的区别是什么呢？在机器人学习中，和是两种不同的方法论，各有优缺点。
2025-03-22 17:21:43
144
原创 如何看待许多学校脱离了产学研结合？
高校要避免“象牙塔”化，必须打破传统的科研思维，主动拥抱产业界的需求。通过优化科研评价机制、加强校企合作、推动技术转化，才能真正实现“学以致用”，让科研成果走出实验室，服务社会。
2025-03-22 17:10:28
377
原创 跨形态运动控制技术的定义
跨形态”意味着机器人不再局限于单一的形态或结构，而是能够适应不同的物理构造。例如，一台机器人既能像机械臂一样精准作业，又能像四足机器人一样灵活移动，或者像人形机器人一样完成复杂的人体动作。该理念旨在让机器人具备更强的适应性，能够灵活应对不同场景和任务，无论是工厂、家庭、医疗，还是户外探险等。运动控制技术是指如何精准地控制机器人关节、电机等部件，使其完成复杂的运动任务。跨形态控制意味着这一技术需具备更高的通用性，适应各种类型的机器人。跨形态运动控制技术的定义。打破场景与形态的边界。
2025-03-22 16:15:06
202
原创 多模态机器人AI的定义
多模态”指的是机器人同时具备并整合多种感知和理解能力。比如视觉（摄像头）、听觉（麦克风）、触觉（力传感器）等不同传感器的数据输入。多模态AI可以让机器人在复杂环境中理解更多信息，提升感知、理解、决策和执行的能力。例如，一台服务机器人不仅能“看见”物体的位置（视觉），还能“听懂”人类的指令（听觉），甚至在抓取物品时感知到施加的力度是否合适（触觉）。
2025-03-22 16:13:40
125
原创 AIGC是什么意思呢？
英伟达创始人黄仁勋提到的“具身智能”（Embodied AI）是 AIGC 发展的进一步延伸，强调 AI 在物理世界中的感知和交互能力，比如机器人、自动驾驶等。AIGC 通常基于深度学习中的大模型（如 GPT、Stable Diffusion），通过训练模型理解数据模式并生成新的内容。AIGC 的普及正在推动内容创作的效率大幅提升，同时也催生了全新的应用场景，如智能客服、个性化营销、虚拟偶像等。它是指利用人工智能技术自动生成各种内容的技术，涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式。：如 AI 配音、自动作曲。
2025-03-22 16:04:34
182
原创 Preliminaries
就像在学习一道菜之前，先要知道刀法、火候这些基本功一样。这里的“Preliminaries”指的是讲解核心内容前需要铺垫的基础知识。这里指的是在讲解正式内容之前，需要先介绍的一些基础概念、前置知识或关键背景信息。直译是“预备知识”或“基础知识”。
2025-03-22 15:57:23
135
原创 Goal State 、Re-Render、Visual Encoder (shared) 、
然后再给出通俗解释。这是任务所期望的最终状态，通常指机器人完成任务后，物体或场景应达到的理想位置和状态。一种模仿学习（Imitation Learning）损失函数，用于衡量模型预测的动作与人类或专家演示的动作之间的差异。一个神经网络模块，负责将编码后的特征向量转换回具体的输出信息（如目标物体的位置、旋转角度、动作指令等）。通常指“投影层”或“投影操作”，将高维特征转换成更紧凑、低维的特征空间，以减少数据冗余。来判断机器人做得对不对，类似于老师检查学生的作业，鼓励正确的动作、纠正错误的操作。
2025-03-22 11:07:45
837
原创 YOLO的编码器和解码器分别是什么呢？
YOLO 的编码器负责“看图提炼要点”，解码器负责“把要点翻译成结果”。两者配合，让 YOLO 具备了快速而精准的目标检测能力。😊。
2025-03-21 23:11:27
300
原创 为什么有些事情可以做，但是不能说？
某些事情公开表态时，可能被误解、曲解或引发不必要的后果。以下是一些关键原因，帮助理解为什么。为什么有些事情可以做，但是不能说？
2025-03-21 22:48:05
255
原创 RT-1模型、FiLM EfficientNet模型哪个是视觉模型，哪个是语言模型？
作为视觉特征提取器，来处理视觉数据（如图像）。提取出的视觉特征会与语言指令一起送入 Transformer，进行多模态信息融合。：是一个完整的多模态模型，既处理视觉信息，也处理语言信息。它的核心是将视觉特征和语言特征结合起来，以帮助机器人理解复杂指令。RT-1模型、FiLM EfficientNet模型哪个是视觉模型，哪个是语言模型？，专门用于处理图像数据。它属于 EfficientNet 系列，性能强大且高效。RT-1 模型中使用了。
2025-03-21 19:59:25
279
原创 机械臂抓取过程中的视觉语言不对齐的问题是什么呢？请给出通俗的解释。
就像我们听到“拿那个东西”却不知道指的是哪个东西。解决这个问题的关键是让机械臂“看得清”、“听得懂”、“判断准”。：摄像头看到一个黄色马克杯，指令是“抓取黄色马克杯”，机械臂准确无误地完成任务。机械臂抓取过程中的视觉语言不对齐的问题是什么呢？（即机械臂“理解”的）之间存在偏差或误解，导致抓取失败或效率降低。：结合视觉（图像）+ 语言（描述）+ 触觉（力反馈）等多维度信息。：在模型训练时加入不同光线、角度、遮挡等情况的数据。：指令更明确，比如“抓取右侧桌子上的黄色马克杯”。（即机械臂“看到”的）与。
2025-03-21 10:57:12
331
原创 w/ Contrastive IL 、w/o Contrastive IL
w/ Contrastive IL 、w/o Contrastive IL、Yellow Mug、Lemon 、Tennis Ball 、Barrel翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后得到的整段中文。然后再给出通俗解释。逐句不是逐句翻译英文，而是逐句解释翻译之后的中文。这些术语可能出现在模仿学习的实验结果、论文对比、或数据集标注中。带对比模仿学习、无对比模仿学习、黄色马克杯、柠檬、网球、桶。
2025-03-21 10:55:36
303
原创 If you‘re hoping to procedurally generate your own trajectories,
If you're hoping to procedurally generate your own trajectories, you can refer to scripts/preprocess_umi_trajs.py, scripts/generate_pushing_trajectories.py, and scripts/generate_random_trajectories.py. 翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后得到的整段中文。这三个脚本是可以 代替数据采集了吗？
2025-03-20 17:09:24
347
原创 If you‘re collecting more trajectories using UMI,
问题描述：If you're collecting more trajectories using UMI, the you can use scripts/preprocess_umi_trajs.py, which will automatically preprocess the trajectories for you from the dataset_plan.pkl pickle file (present in every UMI dataset preprocessing result).
2025-03-20 16:59:27
286
原创 More Manipulation Trajectories
然后再给出通俗解释。逐句不是逐句翻译英文，而是逐句解释翻译之后的中文。WBC（全身控制）训练所需的数据格式为一个经过 pickle 序列化的字典列表（pickled list of dictionaries）。更多的操作轨迹（More Manipulation Trajectories）这个部分描述了如何准备用于机器人训练的数据。
2025-03-20 16:50:55
672
原创 While tuning these parameters, you can disable all domain randomization.
逐句不是逐句翻译英文，而是逐句解释翻译之后的中文。在调整这些参数时，可以禁用所有的域随机化（Domain Randomization）。假设在没有域随机化的情况下，机器人的配置正好位于域随机化范围的中心（例如，机器人的默认质量为 5kg，而域随机化范围在 4kg 到 6kg 之间），那么相同的控制器比例（Scale）、KP 和 KD 在重新启用域随机化后应该仍然有效。调节 KP、KD、Scale 这类参数时，最好在一个稳定的环境下进行。具体做法是先关掉“域随机化”（类似于在训练时先关闭扰动因素）。
2025-03-20 16:08:14
290
原创 Is it way too stiff? Could it be more compliant?
In this case, increase KP, and make sure that the robot's torque limit is not being hit (a dirty little print statement inside PDController should do the trick). 翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后得到的整段中文。它是否显得太僵硬了？简单来说，KP 控制的是机器人“用多大劲儿”，调大 KP 让它更“有劲”，调小 KP 让它更“温柔”。
2025-03-20 15:55:14
140
原创 Is the robot just jumping around crazily in the beginning?
If so, consider increasing the controller scale.翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后的中文。如果是这样，请使用较小的控制器缩放比例。控制器缩放比例影响机器人对控制信号的响应强度，减小它可以减少动作的幅度，使机器人更稳定。👉 这里的解决方法是增大“控制器缩放比例”，这样能放大机器人的运动幅度，使其更积极地探索环境，从而加速学习过程。👉 这句话在描述一种常见的训练问题，即机器人在早期可能会表现出极不稳定的行为，类似“乱蹦乱跳”或“失控”。
2025-03-20 15:44:37
306
原创 env.controller.scale, env.controller.kp, and env.controller.kd.
问题描述：In my opinion, the most important thing to figure out for any new embodiment is the env.controller.scale, env.controller.kp, and env.controller.kd. Expect to take a few iterations before you find some good values, and make sure to go back and forth be
2025-03-19 17:07:20
155
原创 Looking at env_go2.yaml and env_go2ARX5.yaml will give you examples
问题描述：Looking at env_go2.yaml and env_go2ARX5.yaml will give you examples for what needs to be defined for each new robot. I recommend keeping robot specific configs and training (i.e., robot + task combination) configs separate, and have the latter inherit
2025-03-19 17:01:08
336
原创 Before deploying any controller to real, I would launch a few short finetune training,
问题描述：Before deploying any controller to real, I would launch a few short finetune training, sweeping action rate penalty weights. I would then start by deploying the controller with the highest action rate penalty weight that still does the task, for safet
2025-03-19 16:53:54
536
原创 Timing: The controllers were trained to be ran at 50Hz.
然而，实际上，控制器在每次调用时并不会正好相隔 20ms，并且使用调用前瞬间获取的最新状态信息。该参数接受一个包含两个值的元组（2-tuple），用于设置每个动作将重复的时间步（dts）的上限和下限。就像训练司机时，不仅在晴天开车，还要让他在雨天、雪天、夜晚等条件下练习，以提高在真实环境中的应变能力。这种方法在训练期间随机化了控制器的回调频率，从而使控制器对时序误差更具鲁棒性（更稳定）。控制器本来应该每 20ms 更新一次（即 50Hz），但在真实环境中很难做到如此精确。为了解决这一问题，我们实现了。
2025-03-19 16:41:12
492
原创 Pose Estimation Latency
Optitrack 系统的延迟较小（7ms），而 iPhone 的延迟较大（140ms）。✅ 为了补偿 iPhone 较大的姿态延迟，团队尝试通过 IMU（惯性传感器）和本体感受器（Proprioceptive Sensors）来预测目标姿态 140ms 后的位置，以便更快地做出反应。我们使用的 Optitrack 动作捕捉系统具有 7ms 的内部系统延迟，此外还会有网络通信的额外延迟。✅ "Pose Estimation Latency" 指的是系统对物体姿态（位置、角度等）的感知存在一定的延迟。
2025-03-19 16:20:02
538
原创 人在清醒和醉酒情况下开车制动延迟、自动驾驶的制动延迟对比有多少毫秒呢？
问题描述：人在清醒和醉酒情况下开车制动延迟、自动驾驶的制动延迟对比有多少毫秒呢？问题解答：驾驶时的（reaction time）指的是从感知到危险到采取制动动作所需的时间。对比和。
2025-03-19 16:13:23
374
原创 Motor Execution Latency
从指令发送到控制器的那一刻起，到该指令在物理上被实现之间总会存在延迟。一个安全的数值是 20ms，我们发现这个值对我们的四足机器人和机械臂都适用。✅ "安全的数值" 指的是在保证系统稳定性和控制精度的前提下，合理的延迟时间。是一个参数，允许用户根据自己的硬件环境或控制需求，调整控制器的延迟时间。✅ 这是一个术语，指的是电机从接收到指令到实际执行指令之间的时间差。是不可避免的，推荐了一个合理的延迟值（20ms），并提供了参数。以便根据实际情况调整控制器的延迟。来为您的控制器训练合适的延迟值。
2025-03-19 16:09:35
108
原创 There are multiple important sources of latencies, which has to be tuned for any application.
存在多种重要的延迟来源，必须针对每个应用进行调整。请注意，延迟是多个因素的函数，包括策略推理时间（它的运行速度有多快）、部署代码（它的效率如何）、计算机的内核（是实时内核还是普通内核）等。如果您选择仅部署我们系统的一部分，您应针对自己的系统调整这些延迟来源。✅ 这句话的重点在于：延迟问题并非固定的，而是因应用场景不同而需要特别调整。不同的应用对延迟的容忍度不同，因此必须根据具体情况优化延迟。，并不是简单的“系统快或慢”问题，而是涉及模型、代码、系统环境等多个方面。✅ 这里强调延迟由多种因素共同决定。
2025-03-19 16:00:11
334
原创 aloha、mujoco以及相关的act的英文全称是什么呢？汉语意思是什么呢？作用是什么呢？三者的联系是什么呢？
aloha、mujoco以及相关的act的英文全称是什么呢？三者的联系是什么呢？这种闭环流程使得 ALOHA 项目可以通过不断训练，让机器人学会稳定、精准地执行复杂任务。：负责“传达指令”，告诉 MuJoCo 每个时间步该执行哪些动作。三者结合可实现智能机器人在真实世界中的自主学习和稳定控制。：负责“行动与执行”，实现机器人在物理世界中的真实运动。：负责“思考与决策”，制定最优控制策略。将 ALOHA、MuJoCo、
2025-03-19 15:50:38
238
原创 翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后的中文。
👉 即使将目标设定为更远的过去或未来，这样的改变对行为的影响不大。允许控制器观察当前目标姿势，并且还会观察未来 3 个姿势，每个间隔 20 毫秒。👉 这是一个配置参数，它是一个浮点数的列表，用来设定目标姿势的时间点，表示控制器在不同的时间观察目标的姿势。，这不仅提供了瞬时的速度和加速度信息，还包含了远未来的信息。：这是一个浮点数列表，用来设置喂给控制器的目标姿势的相对时间偏移。，它提供了控制器所需的即时速度、加速度信息以及更长时间未来的目标信息。），然后是接下来的 3 个目标姿势，时间间隔是 20 毫秒
2025-03-19 11:58:44
387
原创 翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后的中文。
这个参数相当于一个“惩罚力度调节器”，在训练模型时，如果机器人某方面的动作不符合预期（如关节动得太快、撞墙等），通过调大惩罚权重来减少这种不良行为。（即机器人行动的快慢、变化幅度）对控制稳定性、节能、流畅度等影响较大，因此在训练中，调整这个参数往往是最频繁的。这是我们调整最多的超参数，以获得我们想要的行为。👉 这里介绍了某个默认训练配置文件的内容，它从另一个文件中“继承”了一系列约束。👉 这些都是可以调整惩罚权重的约束项，每个约束都有其对应的控制作用。），这些文件中定义了多种约束条件的惩罚权重。
2025-03-19 10:35:09
424
原创 强化学习训练中plane和perlin的区别是什么呢？
问题描述：强化学习训练中plane和perlin的区别是什么呢？问题解答:env.cfg.terrain.mode：设置机器人是在平面上训练，还是在 Perlin 随机噪声地形上训练。在 UMI on Legs 中，我们发现使用 env.cfg.terrain.mode=plane 进行训练对于我们的用例来说已经足够了。
2025-03-19 10:06:22
212
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人