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如何收集机器人演示数据

模仿学习的远程操作和数据收集实用指南。

从远程操作到培训的典型路径

特莱奥普 记录 同步 火车

1. 选择您的远程操作设置

常见选项:(a)动觉教学——物理引导手臂; (b) 双手遥控——两个主臂(例如,ALOHA); (c) 移动+操作——用于全身任务的移动ALOHA。 看 远程操作机器人平台比较.

2. 数据格式

记录同步观察结果(图像、状态)和动作。 常见格式:HDF5 (ALOHA)、RLDS (Open X-Embodiment)、LeRobot (Hugging Face)。 确保时间戳对齐且操作与策略输出位于同一空间。

3. 有多少演示?

简单任务:50-200。 复杂:200–1000+。 预训练模型(OpenVLA、Octo)可以用更少的资源进行微调。 使用 开放数据集 尽可能进行预训练。

4. 质量重于数量

不同的物体姿势、照明和故障恢复都很重要。 避免重复、相同的演示。 看 是什么让机器人数据学习做好准备.

5. 相关资源

  • 数据服务 — 我们为您的任务收集可供学习的数据
  • 数据集 — DROID、BridgeData、ALOHA
  • 型号 — OpenVLA、Octo 用于微调