ACT: куб в жёлтый ящик

Это ACT-политика для робота Trossen AI Stationary: захватить жёлтый куб, положить его в жёлтый ящик и закрыть ящик. Обучена в LeRobot v2.1, около 0,05 млрд параметров; в корне лежит политика после 100 000 шагов.

⚙ Ключевые особенности

• 🕹 Задача: взять жёлтый куб, положить в жёлтый ящик и закрыть его.
• ⚙ Архитектура ACT (Action Chunking Transformer), обучение в LeRobot v2.1.
• 💼 Платформа: Trossen AI Stationary.
• 📌 В корне — политика после 100 000 шагов; полные чекпоинты: 20k, 40k, 60k, 80k, 100k.
• 🗂 Чекпоинты включают pretrained_model и training_state; latest_checkpoint.json указывает последний полный.
• 🔐 Репозиторий пока приватный — для доступа нужна авторизация владельца.

🎯 Пример

Фрагмент параметра запуска для загрузки политики из корня:

--control.policy.path=MariaFPG/act_place_the_yellow_cube_in_the_yellow_drawer

Подробнее

Размер: ~0,05 млрд параметров.
Чекпоинты: 20k, 40k, 60k, 80k, 100k шагов.
Успешность (success rate) для этих весов не заявлена.
Пока репозиторий приватный, нужна авторизация владельца.
Возобновление обучения удалённо в этой версии LeRobot не реализовано.