Real-to-sim-to-real data generation for manipulationFortgeschritten
AutoRSR: Automatische Real-to-Sim-to-Real-Datenerzeugung aus gescannten Arbeitsplätzen
Einem Roboterarm eine Aufgabe beizubringen, erfordert meist mehr als 100 Demonstrationen durch einen Menschen. Dieser Preprint der Renmin University scannt den realen Arbeitsplatz mit Smartphone und zwei Kameras, baut ihn in der Simulation nach und erzeugt automatisch 1.000 Trainingsläufe; eine nur damit trainierte pi0.5-Policy erreichte in zwei von drei Aufgaben die Erfolgsquote einer mit 150 menschlichen Demonstrationen trainierten.