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Datos de telenoveración para el aprendizaje de robots
Una guía práctica de conjuntos de datos de teleoperación para la robótica, incluyendo lo que buscar en demostraciones, rastros de fallas y supervisión preparada para el aprendizaje.
Los conjuntos de datos de teleoperación son a menudo el camino más rápido hacia los datos de robots listos para el aprendizaje porque preservan demostraciones, correcciones, retemplazos y intención del operador.
Lo que importa
- Consistencia del operadorLos buenos datos de teleop conservan una estructura de tareas estable y correcciones útiles.
- Semantica de acciónLa pose delta, el estado del agarre y la frecuencia de control deben ser explícitos.
- Rastre de fallosLos mejores conjuntos de datos incluyen retemplajes y recuperaciones, no sólo éxitos limpios.
Referencias sugeridas
- ¿Qué es eso?
- ¿Qué es eso?
- ¿Qué es eso?
- [Métodos de teleoperación comparados]
Ángulo de RCSV
Utilice este grupo al evaluar la cantidad de datos de teleop que necesita antes de pasar a la formación de políticas, reproducción o diseño de benchmarks.