ロボット実証データの収集方法
模倣学習のための遠隔操作とデータ収集の実践ガイド。
遠隔操作からトレーニングまでの一般的なパス
テロップ
記録
同期
電車
1. 遠隔操作設定を選択します
一般的なオプション: (a) 運動感覚の指導 — 腕を物理的にガイドします。 (b) 両手テレオペ — 2 つのマスターアーム (ALOHA など)。 (c) モバイル + 操作 — 全身タスク用のモバイル ALOHA。 見る 遠隔操作 そして ロボットプラットフォームの比較.
2. データ形式
同期した観察 (画像、状態) とアクションを記録します。 一般的な形式: HDF5 (ALOHA)、RLDS (Open X-Embodiment)、LeRobot (Hugging Face)。 タイムスタンプが一致し、アクションがポリシー出力と同じ空間にあることを確認します。
3. デモは何回ありますか?
単純なタスク: 50 ～ 200。 複雑さ: 200 ～ 1000+。 事前トレーニングされたモデル (OpenVLA、Octo) は、より少ない数で微調整できます。 使用 オープンデータセット 可能な場合は事前トレーニング用に。
4. 量より質
オブジェクトの多様なポーズ、ライティング、障害回復が重要です。 同一のデモを繰り返すことは避けてください。 見る ロボット データを学習可能にするもの.