项目背景对于机器人来说,诸如穿扎带或插入电池等精细操作任务是众所周知的困难,因为它们需要精确度、接触力的仔细协调以及闭环视觉反馈。执行这些任务通常需要高端机器人、精确的传感器或仔细的校准,这些可能既昂贵又难以设置。学习能否使用低成本且不精确的硬件来执行这些精细的操作任务?我们提出了一种低成本系统,可以直接从通过自定义远程操作界面收集的真实演示中执行端到端模仿学习。然而,模仿学习也面临着自身的挑战,特别是在高精度领域:策略中的错误可能会随着时间的推移而复合,而人类的演示可能是不...
从人类演示中进行的模仿学习在机器人技术中表现出了令人印象深刻的表现。然而,大多数结果都集中在桌面操作上,缺乏一般有用任务所需的移动性和灵活性。在这项工作中,我们(斯坦福华人团队)开发了一种用于模仿双手且需要全身控制的移动操纵任务的系统。我们首先推出Mobile ALOHA,这是一种用于数据收集的低成本全身远程操作系统。它通过移动底座和全身遥控操作界面增强了ALOHA系统。然后,我们使用Mobile ALOHA收集的数据执行监督行为克隆,并发现与现有静态ALOHA数据集的联合训...
尊敬的客户:感谢您选择智能佳的WidowX-250 6DOF 和 ViperX-300 6DOF机械臂,该款产品属于科研平台,主要用于科学研究和理论验证,不建议用于实际工业生产。当您收到该套产品时,请及时进行设备硬件检查,确保产品完好无损。在使用过程中请严格按照产品使用说明书的要求进行使用、维护和保管,以避免因不当操作而导致的损害。WidowX-250 6DOF 和 ViperX-300 6DOF 机械臂是...
2024年1月,谷歌 DeepMind 联合斯坦福推出了ALOHA 的增强版本 ——ALOHA 2。与一代相比,ALOHA 2 具有更强的抓持性能、更符合人体工程学设计和更强的稳健性,并且在国内就可以直接采购,整套成本还不到20万元人民币。可订购的套装件(建议工作桌自己配置,其他设备都可以采购)多样化的演示数据集推动了机器人学习的重大进步,但此类数据的灵活性和规模可能受到硬件成本、硬件鲁棒性和远程操作难易程度的限制。推出ALOH...
XL330-M288-T是一款紧凑型智能伺服电机,适用于机器人关节和精密控制。核心特点高扭矩输出:堵转扭矩最高达0.6N·m(6V),齿轮比288.4:1,适合高负载场景。轻量化设计:仅18g,尺寸20×34×26mm,适合空间受限应用。多种控制模式:支持位置/速度/电流/PWM控制,扩展多圈位置模式(±256圈)。高精度传感:12位无接触式绝对编码器,分辨率4096脉冲/转。通信灵活:TTL串口(3.3V逻辑,兼容5V),波特率9600bps~4Mbps,支持多设备总线。安...
要设置新终端,请运行:conda activate alohacd ~/interbotix_ws/src/aloha/aloha_scripts我们one_side_teleop.py跑的是测试远程操作,没有数据收集。要收集某一集的数据,请运行:python3 record_episodes.py --task_name <your task_name> --episode_idx 0例如:python3 record_episodes.py --task_na...
Elisa-3是Elisa机器人的升级版,基于不同的微控制器,包括一组全面的传感器:Atmel 2560微控制器(兼容Arduino)中央RGB led机器人周围的8个绿色LED红外发射器8个红外接近传感器(Vishay半导体反射光学传感器)4个地面传感器(Fairchild Semiconductor Minature反光物体传感器)3轴加速计(Freescale MMA7455L)通信用射频无线电(Nordic Semiconductor nRF24L01+)用于编程、调...
您可以使用DynamixelMotorsBus与作为链连接到相应USB总线的电机进行通信。此类利用Python Dynamixel SDK来促进电机的读取和写入。实例化DynamixelMotorsBus首先,使用相应的USB端口(例如)创建两个实例DynamixelMotorsBus,每个臂一个DynamixelMotorsBus(port="/dev/tty.usbmodem575E0031751"。要找到每个臂的正确端口,请运行实用程序脚本...
首先,通过运行以下命令之一来安装使用dynamixel电机(如Koch v1.1)构建的机器人所需的附加依赖项。使用pip:pip install -e ".[dynamixel]"...
按照组装指导手册提供的组装说明进行操作。这将指导您设置从动臂和引导臂,如下图所示。如需直观地了解组装过程,您可以参考此视频教程。...
本教程将指导您完成设置和训练神经网络以自主控制真实机器人的过程。您将学到的内容:1.如何组装您的机器人。2.如何连接、配置和校准您的机器人。3.如何记录和可视化您的数据集。4.如何使用您的数据训练策略并做好评估准备。5.如何评估您的政策并可视化结果。通过遵循这些步骤,您将能够重复诸如拿起乐高积木并以高成功率将其放入箱子中之类的任务,如图所示:本教程专门针对价格实惠的Koch v1.1机器人制作,但其中包含其他信息,通过更改一些配置,可以轻松适应各种类型的机器人,如Aloha双...
镜像下载Ubuntu 20.04.6 LTS (Focal Fossa) (目前支持)Ubuntu 22.04.4 LTS (Jammy Jellyfish)ROS安装,选择noetic版本(斯坦福开源版本)wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros...
1、asset 机械臂模型的三维文件及仿真环境的建模文件2、byol_pytorch 与vinn相关的byol包3、detr &nb...
配置转换器配置文件查看串口序列号udevadm info --name=/dev/ttyUSB0 --attribute-walk | grep serial修改sudo vim /etc/udev/rules.d/99-fixed-interbotix-udev.rulesSUBSYSTEM=="tty", ATTRS{serial}=="AL010W9O", ENV{ID_MM_DEVICE_IGNORE}="1"...
您可以在此处使用USB集线器,但每个集线器最多可使用2个摄像头,以实现合理的延迟。为了确保所有3个摄像头都绑定到一致的端口,需要类似的步骤。相机默认绑定到/dev/video{0, 1, 2...},而我们希望有符号链接{CAM_RIGHT_WRIST, CAM_LEFT_WRIST, CAM_HIGH}举CAM_RIGHT_WRIST个例子,假设它现在绑定到/dev/video0.运行udevadm info --name=/dev/video0 --attribute-w...