論文の概要: ALOHA 2: An Enhanced Low-Cost Hardware for Bimanual Teleoperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02292v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 23:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:09:59.116764
• Title: ALOHA 2: An Enhanced Low-Cost Hardware for Bimanual Teleoperation
• Title（参考訳）: ALOHA 2: 双方向遠隔操作のための低コストハードウェア
• Authors: ALOHA 2 Team, Jorge Aldaco, Travis Armstrong, Robert Baruch, Jeff Bingham, Sanky Chan, Kenneth Draper, Debidatta Dwibedi, Chelsea Finn, Pete Florence, Spencer Goodrich, Wayne Gramlich, Torr Hage, Alexander Herzog, Jonathan Hoech, Thinh Nguyen, Ian Storz, Baruch Tabanpour, Leila Takayama, Jonathan Tompson, Ayzaan Wahid, Ted Wahrburg, Sichun Xu, Sergey Yaroshenko, Kevin Zakka, Tony Z. Zhao,
• Abstract要約: ALOHA 2はALOHAの強化版で、オリジナルの設計に比べて性能、エルゴノミクス、堅牢性が高い。 我々は、ALOHA 2のハードウェア設計を、ALOHA 2のMuJoCoモデルとシステム識別と共に、詳細なチュートリアルでオープンソース化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.94622443802479
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diverse demonstration datasets have powered significant advances in robot learning, but the dexterity and scale of such data can be limited by the hardware cost, the hardware robustness, and the ease of teleoperation. We introduce ALOHA 2, an enhanced version of ALOHA that has greater performance, ergonomics, and robustness compared to the original design. To accelerate research in large-scale bimanual manipulation, we open source all hardware designs of ALOHA 2 with a detailed tutorial, together with a MuJoCo model of ALOHA 2 with system identification. See the project website at aloha-2.github.io.
• Abstract（参考訳）: 多様なデモンストレーションデータセットは、ロボット学習において大きな進歩を生んでいるが、ハードウェアコスト、ハードウェアの堅牢性、遠隔操作の容易さによって、そのようなデータのデクスタリティとスケールが制限される可能性がある。 ALOHA 2はALOHAの強化版で、オリジナルの設計に比べて性能、エルゴノミクス、堅牢性が高い。 大規模双方向操作の研究を加速するため,我々はALOHA 2のハードウェア設計を,ALOHA 2のMuJoCoモデルとシステム識別とともに,詳細なチュートリアルでオープンソース化した。 aloha-2.github.ioのプロジェクトサイトを参照。

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