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RoboMimic
Guía paso a paso de RoboMimic que cubre los flujos de trabajo de BC, DAgger y MimicGen. Incluye requisitos de hardware, formato de conjuntos de datos e integración con OpenArm y Mobile ALOHA.
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Marco de aprendizaje de imitación. BC, DAgger, HBC. MimicGen para el aumento de datos sintéticos.
En general
RoboMimic proporciona algoritmos (BC, DAgger, HBC) e infraestructura para el aprendizaje de imitación. MimicGen lo extiende generando 50K + demos sintéticos de ~ 200 demos humanos.
Enlaces oficiales
- robomimic.github.io
Sitio del proyecto - github.com/ARISE-Initiative/robomimic
Código
Un formato de conjunto de datos es el primer paso; el bucle se forma en él, luego califica la política en hardware real.
Recoge datos del mundo real → Datos de formación de licencia → Correcta una política →