并且取代了ALOHA原有的剪刀导轨式机械手设计,采用低摩擦轨道设计,降低机械复杂性,让遥控操作更流畅。
其次,改善了前臂的重力补偿。用一个恒力牵引器和一个弹簧滑轮系统,机械臂可以在更多空间活动、悬停,比原来使用的橡皮筋更牢固。
最后,还在保留必需摄像头安装点的情况下,简化了框架周围的工作单元,这让人机合作有更大的空间。
同时这一次还发布了一个ALOHA sim模型,可以在没有硬件设备的情况下,在Mujoco中用ALOHA完成复杂任务。
今年1月,斯坦福团队升级版机器人控制方案Mobile ALOHA。让它能做各种家务,当时在网络上爆火。
前不久发布的Mobile ALOHA在堆满家具的复杂环境中,机器人系统仅通过少量的人类示教,就学会了各种复杂移动操纵任务,如叫电梯、开柜门、擦桌子等。
学习过程中,移动底座的速度与双手的14自由度等操纵信息,一同作为示范算法的输入,和ALOHA静态数据一起对系统进行联合训练。
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