ACT算法 | 低成本机器人实现高精度操作

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这篇文章是爆火的斯坦福机器人炒虾的一篇文章：  https://arxiv.org/abs/2304.13705 主页： https://tonyzhaozh.github.io/aloha/ 文章中，提出了一种新的方法。 那么它的目的， 是使低成本且精度较低的机器人硬件 能够 执行精细的操作任务。 通常，这类任务需要高端机器人、精确的传感器或仔细的校准。成本高昂、设置复杂。 为了解决这些问题， 研究者们提出了一种名为“Action Chunking with Transformers”（ACT）的算法。该算法通过模仿学习（imitation learning）从真实的人类示范中直接学习， 以执行端到端的任务。 ACT算法的主要贡献在于它能够克服模仿学习中的几个挑战，特别是在高精度领域中， 如错误累积和人类示范的非稳定性。通过学习动作序列的生成模型，ACT使得机器人能够在现实世界中学习执行六种复杂的任务。包括打开半透明调味品杯盖和插入电池等， ………………………………