論文の概要: EVA-Client: A Unified Data Collection, Inference, and Deployment Framework for Embodied Policies on Real Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02646v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 17:59:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.381903
- Title: EVA-Client: A Unified Data Collection, Inference, and Deployment Framework for Embodied Policies on Real Robots
- Title（参考訳）: EVA-Client: 実ロボット上での身体的ポリシーのための統一データ収集、推論、デプロイフレームワーク
- Abstract要約: EVA-Clientは、実際のロボットに対してトレーニングされた操作ポリシーをデプロイ、データ収集、評価するためのオープンソースのフレームワークである。
すべての評価はデータ収集として2倍になり、トレーニング対応の形式で完全なロールアウトを記録します。
EVA-Clientは、主要なリアルタイム推論戦略、同期および非同期実行、ACTスタイルのテンポラルアンサンブル、リアルタイムチャンキング、ナイーブ非同期アブレーションベースラインを統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.010881443693336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present EVA-Client, an open-source framework for deployment, data collection, and evaluation of trained manipulation policies on real robots. Sitting between a policy server and the physical hardware, EVA-Client unifies the real-robot stages of the policy iteration loop within a single codebase. It makes three contributions. First, a component-decoupled architecture in which robot backends, inference strategies, and transport middlewares form an orthogonal grid: adding a robot or a strategy touches only its own layer. Second, inspectable execution through Debug, Collect, and Eval workflows, with modes ranging from open-loop simulation to continuous real-time control. Third, every evaluation run doubles as a data collection, recording full rollouts in training-ready format alongside exhaustive logs and a side-by-side comparison viewer, so each evaluation feeds the next round of training rather than ending as an unrecorded impression. EVA-Client further consolidates major real-time inference strategies, synchronous and asynchronous execution, ACT-style temporal ensembling, Real-Time Chunking, and a naive-async ablation baseline, behind a single configuration surface.
- Abstract（参考訳）: EVA-Clientは、実際のロボットに対する訓練された操作ポリシーの評価、データ収集、評価のためのオープンソースのフレームワークである。
ポリシーサーバと物理ハードウェアの間に座っているEVA-Clientは、単一のコードベース内でポリシーイテレーションループの実際のロボットステージを統一する。
3つの貢献をしている。
まず、ロボットのバックエンド、推論戦略、そしてミドルウエアを輸送するコンポーネント分離アーキテクチャが直交格子を形成します。
第二に、デバッグ、コレクション、Evalワークフローによるインスペクタブルな実行で、オープンループシミュレーションから継続的リアルタイム制御までのモードがある。
第3に、各評価はデータ収集として二重化され、全ログとサイドバイサイド比較ビューアとともにトレーニング対応の形式で全ロールアウトを記録するため、各評価は記録されていない印象として終了するのではなく、次の訓練ラウンドをフィードする。
EVA-Clientは、主要なリアルタイム推論戦略、同期および非同期実行、ACTスタイルのテンポラルアンサンブル、リアルタイムチャンキング、単一構成面の後方にあるネイティブ非同期アブレーションベースラインをさらに強化する。
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