ALOHA: 저비용 쌍방향 텔레오퍼레이션 데이터셋
ALOHA 쌍방향 텔레오퍼레이션 데이터 세트: 50+ 디모가 미세한 작업에 따라, 오픈 하드웨어 참조. 30분 안에 ACT/방송 정책을 열 <unk> 지금 다운로드
오픈하드웨어의 쌍용 원전 운영 플랫폼과 가전적 모방 학습 데이터 세트가 액션
TL;DR
| Metric | Value |
|---|---|
| Task count | ~10 canonical fine-manipulation tasks (plus dozens of LeRobot re-collections) |
| Robots | 2 ViperX-300 follower arms + 2 WidowX leader arms (6-DoF each) |
| Modalities | 14-DoF joint positions, 2x gripper widths, 4x RGB cameras at 50 Hz |
| License | MIT |
| Size | ~50 demos per task, ~5-15 GB per task package |
| Hardware cost | ~$20K to build a full ALOHA cell |
ALOHA는 무엇 입니까?
ALOHA (Bimanual 원격조작의 저비용 오픈소스 하드웨어 시스템) 는 토니 자오와 스탠퍼드 대학의 동료들이 ACT (Action Chunking with Transformers) 논문에서 함께 하는 기구와 데이터 세트로 도입했다. 이 혁신은 모방 학습 커뮤니티에 간단하지만 결정적이었다: 6DoF ViperX-300 추종자 팔과 두 WidowX 리더 팔을 결합함으로써 ALOHA는 단일 인간 운영자가 자연 자세와 함께 50 Hz에서 두 가지 수동 미세한 조작을 원격으로 수행 할 수 있게 했다. 그 디자인 선택은 새로운 과제를 열었습니다.
공개된 데이터 패크는 일반적으로 동기화 된 관절 상태, 지갑 너비 및 4 개의 RGB 카메라 스트림 (윗, 왼쪽 손목, 오른쪽 손목, 외부) 로 작업 당 50 개의 시범을 포함합니다. HDF5 레이아웃은 쌍방향 모방 학습의 실제 스케마로 자리 잡았고, LeRobot 프로젝트는 Hugging Face의 스트리밍 데이터 로더에 직접 연결되는 파킷 거울을 유지합니다.
ALOHA는 모바일 ALOHA, ALOHA Unleashed, 그리고 ALOHA 2 라인 데이터 세트의 전체를 낳았고, 물리 지능의 π0 미세조음 요리법과 구글의 RT-ALOHA 및 ALOHA-코스모스-포리시 리लीज의 참조 플랫폼입니다. "미세한 쌍방향 조작"에 대한 최첨단 주장을 하는 모든 논문은 ALOHA 형식의 작업에 대해 거의 항상 보고합니다.
다운로드 및 로딩 방법
# Reference hardware / firmware / data
git clone https://github.com/tonyzhaozh/aloha.git
cd aloha && pip install -r requirements.txt
# Download ALOHA static tasks via LeRobot
pip install lerobot
python -c "
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
d = LeRobotDataset('lerobot/aloha_static_coffee')
print(d[0]['observation.images.top'].shape, d[0]['action'].shape)"
ALOHA 데이터에 대한 ACT 또는 퍼포시 정책 훈련에 대해, 가공된 입문점은 ACT 저장소에서
일반적인 사용 사례 및 결합
- ACT 및 퍼포먼스 정책의 기본 라인. 50개의 작업에 대한 시범제도는 행동의 원본이며, ALOHA는 거의 항상 새로운 양행 정책 구조의 첫 번째 기준입니다.
- VLA 정렬. π0, OpenVLA, RT-2 모두 공개 ALOHA 정렬 레시피를 가지고 있습니다.
- ** 오픈 하드웨어 재생.** 장비의 재료 및 CAD의 청구서는 열려 있으므로 연구소는 일반적으로 부품들을 구입하여 정확한 장비를 재생하고, 작업 수집을 다시 기여합니다.
- ** 모바일 조작.** 모바일 ALOHA는 바퀴 기반을 추가합니다. 데이터 세트는 형식 호환적이며 전체 신체의 조정 연구를 할 수 있습니다.
벤치마크 & 랭킹보드
ALOHA는 고정된 스위트보다는 플랫폼이기 때문에 단일 순위표가 없습니다. 각 작업은 자체 성공률에 의해 점수를 받는다. 작업별 헤드라인 결과와 가공적 하드웨어 참조를 위해 [AloHA 코드 입력] (