改进演示的仪器化

从演示中学习是机器人操控中一种强大的范式，但其有效性取决于收集数据的数量和质量。本文present一种仪器化，即传感器集成，如何提高演示的质量并自动化数据收集的案例研究。我们对一个挤瓶装置进行仪器化，添加压力传感器以学习液体分配任务，实现通过比例积分控制器的自动化数据收集。基于自动化演示训练的 Transformer 策略在 78% 的情况下优于基于人类数据的策略。我们的发现表明，仪器化不仅有助于可扩展的数据收集，也导致更好的策略性能，凸显了其在追求通用机器人智能体中的潜力。