これらの課題に対処するため、低コストな全身テレオペレーションシステム「Mobile ALOHA」を提案している。このロボットは、車輪付きの本体部分により前進後退などの基本的な移動操作をし、前方に備わった2本のアームが物を掴む動作を行う。操作を教える際には、オペレーターがロボットの背後から2本のアームを直接操作してタスクを実演する。 ▲Mobile ALOHAのハードウェアの詳細 また、模倣学習の分野では、本体部分の動きと腕の動作を連結して直接模倣学習を行うことで、強力な性能を実現できる。2本の腕を持つ移動操作のデータセットはほとんど存在しないため、静的な2本の腕のデータセットを活用し、模倣学習のパフォーマンスを向上させるアプローチを採用している。 このシステムにより、ロボットは複雑な長時間のタスクを実行できる。例えば、ワイングラスを持ち上げてその下のワインのシミを拭き取る、フライパンを持ち
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