workspace_grasp

Это ACT-политика имитационного обучения от SebRivGar для робота so_follower. Модель примерно на 50 млн параметров предсказывает короткие чанки действий по состоянию и двум камерам — wrist и top; обучена в LeRobot на 240 эпизодах задачи «Grasp cube and put it in the box».

✨ Ключевые особенности

• 🦾 ACT предсказывает короткие чанки действий вместо отдельных шагов.
• 👁 На входе: состояние (6,) и два изображения 480×640 с камер wrist и top.
• 🤝 На выходе: вектор действия (6,).
• 📉 Датасет: 240 эпизодов, 143 461 кадр, 30 FPS.
• ✅ Обучение: 25 000 шагов, batch 16, AdamW, lr 1e-05, seed 1000, LeRobot 0.6.2.

💥 Пример

lerobot-rollout --strategy.type=base --robot.type=so_follower --robot.port=<your_robot_port> --robot.cameras='{ wrist: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30}, top: {type: opencv, index_or_path: 1, width: 640, height: 480, fps: 30}}' --policy.path=SebRivGar/workspace_grasp --task='Grasp cube and put it in the box' --duration=60

Подробнее

Бенчмарков нет: оценка на реальном роботе не предоставлена.
Лицензия не указана; робот so_follower, камеры wrist и top.
Обучение: 25 000 шагов на датасете SebRivGar/dataset3 (240 эпизодов, 143 461 кадр, 30 FPS).
Политика обучена под конкретную задачу и конфигурацию камер.