ロボティクスモデルの精度向上の挑戦 〜データ拡張（Data Augmentation）編〜 - ABEJA Tech Blog
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。 先日の記事で、LeRobot で公開されているロボティクス領域の VLA モデル「π0」をファインチューニングした上で Gymnasium シミュレーター環境上で動かす方法を解説しました。 tech-blog.abeja.asia 前回の記事では、ただ単に公開されている学習用データセットでモデルをファインチューニングして推論させるだけの簡単な内容でしたが、今回はもう少し踏み込んでモデル自体の改善をやってみようと思います。 また前回はロボティクスモデルとして π0 モデルを動かしましたが、今回の記事では学習時間の都合上、より軽量なロボティクスモデルである「ACT」を使用してモデル改善を行います。 ACT [Action Chunking with Trasnformers] の詳細に
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自律移動ロボットの安全機構のためのLiDARによる速度推定
