人型ロボットの進化は止まらない：グーグルDeepMindがスタンフォードを支援してまた2世代ALOHAを推す

寒郁轩良 · 发表于 2024-2-8 16:16:57

その「目には生きている」ロボットMobile ALOHAを覚えていますか？
今日、グーグルのDeepMind連合スタンフォード華人チームはMobile ALOHA 2.0バージョン（以下ALOHA 2）を展示した。
世代に比べて、ALOHA 2はハードウェアを磨く（グリッパ、重力補償、フレーム、カメラを改良）ことによって、より良い性能（より強いグリップ能力、より速い反応速度）、人間工学設計を備え、安定性もより良い。
つまり、アップグレードされたALOHA 2でできる複雑で精緻な動作は、物を投げ出す、「お金を盗む」、人形にコンタクトレンズをかける（今のところは人形しか手に入らない…）、牛乳を開ける、コーラを注ぐ、おもちゃの分類……。
ハードウェアを最適化する理由その研究チームは、多様なデモデータセットがロボット学習の大きな進歩を促しているが、このようなデータの柔軟性と規模はハードウェアコスト、ハードウェアロバスト性、遠隔操作の難易度に制限される可能性があると述べた。つまり、より良いハードウェアはロボットの使用シーンを拡張し、ロボットがより複雑なタスクを完了するのを支援し、より豊富なデータを収集し、ロボット研究を支援することができます。
大規模な両手操作の研究を加速するために、ALOHA 2に関連するすべてのハードウェア設計はすべてオープンソースであり、詳細なチュートリアル、およびシステム識別機能を持つALOHA 2 MuJoCoモデルを提供している。
データはロボット研究の致命的な弱点であり、シミュレーションと合成データはロボットの器用性、ひいてはコンピュータの視覚問題全体を解決する上でも重要な役割を果たすだろう。
MuJoCoモデルは遠隔操作やシミュレーション学習に非常に有用である。以前に発表されたALOHAモデルに比べて、MuJoCoの物理的精度は高く、視覚的忠実度は高く、迅速で直感的で拡張可能なシミュレーションデータの収集を可能にした。

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