L'apprentissage par imitation est un problème de flux de travail autant qu'un problème matériel. Une équipe a besoin de démonstrations reproductibles, d’observations synchronisées et d’un moyen d’évaluer une politique sans changer discrètement la tâche. Commencez par un comportement contrôlé sur la table, comme placer un objet connu dans un plateau, plutôt que de promettre une autonomie domestique à usage général.
Choisissez une tâche et une définition de réussite
Notez les positions initiales des objets, la variation autorisée, la condition de réussite et le délai d'attente. Séparez les objets de formation des objets d’évaluation. Comptez les interventions et les réinitialisations parallèlement aux essais réussis. Si un humain corrige le robot pendant l'évaluation, enregistrez cette correction plutôt que de traiter la tentative comme totalement autonome.
Concevez d'abord la boucle d'enregistrement
Choisissez des vues de caméra qui montrent à la fois l'objet et l'effecteur final tout au long du mouvement. Vérifiez l’alignement de l’horodatage, les images perdues, les unités, les conventions d’action et l’étalonnage. Enregistrez les démonstrations infructueuses séparément au lieu de les mélanger silencieusement dans l'ensemble de formation. Confirmez que le pilote matériel choisi est pris en charge par la version exacte du logiciel que vous exécuterez.
Gardez le premier déploiement étroit
Rejouez un court enregistrement en toute sécurité avant de former une politique volumineuse. Testez le chargement des données hors ligne et une petite exécution de formation, puis effectuez une évaluation supervisée dans un espace de travail restreint. Un guide d'installation ou une version de modèle n'établit pas un déploiement sûr dans le monde réel. Utilisez la même configuration de tâches lors de la comparaison des politiques et conservez une base de référence simple.
Budget pour la qualité des données, pas seulement pour le nombre de robots
Incluez le temps de l’opérateur, le stockage, l’annotation, la maintenance et l’étalonnage répété dans le budget du projet. Augmentez le nombre de démonstrations uniquement après avoir pu expliquer les échecs dans un petit ensemble de données. Un deuxième robot introduit des différences d'étalonnage et de réalisation ; validez ce transfert avant de supposer que davantage de matériel produira une meilleure politique.
Liste restreinte de ressources
Classé par flux de travail, et non par performances mesurées. Ce sont des points de départ éditoriaux. Suivez chaque entrée du répertoire jusqu'à sa documentation officielle et confirmez la configuration exacte avant d'acheter.
SO-101 →
Un bras de table point de départ pour un petit projet de téléopération et d'apprentissage par imitation.
Vérifiez avant de vous engager : Assemblage, calibrage et si votre révision matérielle exacte est prise en charge par le pilote prévu.
ALOHA →
Une option bimanuelle lorsque la tâche nécessite réellement des démonstrations coordonnées à deux bras.
Vérifiez avant de vous engager : Le projet original est une référence de recherche. Trossen rapporte que sa gamme de matériel ALOHA est en fin de vie ; distinguer une version de recherche reproduite des produits Trossen AI actuels et confirmer les pièces/support.
Universal Manipulation Interface →
Une approche alternative de collecte de démonstration pour déterminer dans quelle mesure la collecte portative convient à la tâche.
Vérifiez avant de vous engager : Configuration requise de la caméra et du suivi, hypothèses d'étalonnage et manière dont les démonstrations correspondent à un robot de déploiement.
LeRobot →
Une ressource logicielle pour organiser les ensembles de données de robots et les flux de travail d'apprentissage.
Vérifiez avant de vous engager : Pilotes de robot pris en charge, format d'ensemble de données, dépendances aux politiques et versions d'environnement reproductibles.
MuJoCo →
Une ressource de simulation pour tester les comportements contrôlés avant les essais matériels.
Vérifiez avant de vous engager : Fidélité du modèle, hypothèses sur les actionneurs et quels modes de défaillance la simulation ne reproduira pas.
Transformez la liste restreinte en décision
Notez la tâche, les conditions de fonctionnement, les critères de réussite et les coûts totaux de possession. Demandez aux fournisseurs présélectionnés de démontrer votre tâche représentative, y compris la reprise après panne. Utilisez le même test d’acceptation pour chaque candidat.
Explorez le répertoire complet de la robotique →