需求人群:
"ManiWAV的目标受众主要是机器人学和人工智能领域的研究者和开发者。他们可以利用ManiWAV来提高机器人在复杂环境中的操控技能,尤其是在视觉信息不明确或不完整的情况下,通过音频信息增强机器人的感知能力。"
使用场景示例:
使用ManiWAV系统擦拭白板上的图形
利用ManiWAV翻转平底锅中的百吉饼
使用ManiWAV将骰子从一个杯子倒入另一个杯子
使用ManiWAV用Velcro胶带固定电线
产品特色:
通过音频信号提供丰富的交互和物体属性信息
使用'ear-in-hand'数据收集设备同步收集音频和视觉反馈
直接从人类演示中学习机器人操控策略
在四个接触丰富的操控任务中展示系统能力
通过多样化的野外人类演示学习,实现对未见过环境的泛化
使用教程:
1. 安装并设置ManiWAV数据收集设备,确保音频和视觉反馈同步
2. 收集人类演示数据,包括接触事件和物体表面材料的音频信号
3. 使用收集的数据训练机器人操控策略
4. 在不同的野外环境中测试和验证策略的有效性
5. 根据测试结果调整策略,以提高机器人的泛化能力
6. 将训练好的策略应用于实际的机器人操控任务
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学习野外音频视觉数据的机器人操控
ManiWAV是一个研究项目,旨在通过野外的音频和视觉数据学习机器人操控技能。它通过收集人类演示的同步音频和视觉反馈,并通过相应的策略接口直接从演示中学习机器人操控策略。该模型展示了通过四个接触丰富的操控任务来证明其系统的能力,这些任务需要机器人被动地感知接触事件和模式,或主动地感知物体表面的材料和状态。此外,该系统还能够通过学习多样化的野外人类演示来泛化到未见过的野外环境中。
大规模机器人学习数据集,推动多用途机器人策略发展。
AGIBOT WORLD是一个专为推进多用途机器人策略而设计的大规模机器人学习数据集。它包括基础模型、基准测试和一个生态系统,旨在为学术界和工业界提供高质量的机器人数据,为具身AI铺平道路。该数据集包含100多台机器人的100万条以上轨迹,覆盖100多个真实世界场景,涉及精细操控、工具使用和多机器人协作等任务。它采用尖端的多模态硬件,包括视觉触觉传感器、耐用的6自由度灵巧手和具有全身控制的移动双臂机器人,支持模仿学习、多智能体协作等研究。AGIBOT WORLD的目标是改变大规模机器人学习,推进可扩展的机器人系统生产,是一个开源平台,邀请研究人员和实践者共同塑造具身AI的未来。
开源机器人模拟平台,用于生成无限机器人数据和泛化AI。
ManiSkill是一个领先的开源平台,专注于机器人模拟、无限机器人数据生成和泛化机器人AI。由HillBot.ai领导,该平台支持通过状态和/或视觉输入快速训练机器人,与其它平台相比,ManiSkill/SAPIEN实现了10-100倍的视觉数据收集速度。它支持在GPU上并行模拟和渲染RGB-D,速度高达30,000+FPS。ManiSkill提供了40多种技能/任务和2000多个对象的预构建任务,拥有数百万帧的演示和密集的奖励函数,用户无需自己收集资产或设计任务,可以专注于算法开发。此外,它还支持在每个并行环境中同时模拟不同的对象和关节,训练泛化机器人策略/AI的时间从天缩短到分钟。ManiSkill易于使用,可以通过pip安装,并提供简单灵活的GUI以及所有功能的广泛文档。
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