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EgoVLA : Apprentissage de modèles vision-langage-action à partir de vidéos humaines égocentriques
Created by
Haebom
Auteur
Ruihan Yang, Qinxi Yu, Yecheng Wu, Rui Yan, Borui Li, An-Chieh Cheng, Xueyan Zou, Yunhao Fang, Hongxu Yin, Sifei Liu, Song Han, Yao Lu, Xiaolong Wang
Contour
Dans cet article, nous proposons EgoVLA, un modèle Vision-Langage-Action (VLA) qui utilise des données vidéo capturées d'un point de vue humain pour surmonter les limites de la collecte de données robotiques réelles dans l'apprentissage par imitation pour la manipulation de robots. Nous entraînons le modèle VLA en utilisant des informations riches sur la scène et les tâches issues de données vidéo humaines, et convertissons les actions humaines en actions robotiques grâce à la cinématique inverse et au reciblage. Nous affinons le modèle à l'aide d'un petit nombre de démonstrations de manipulation de robots et évaluons ses performances sur diverses tâches de manipulation bimanuelle grâce à un test de simulation appelé « Ego Humanoid Manipulation Benchmark », démontrant sa supériorité par rapport aux méthodes existantes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Améliorer l’efficacité de l’apprentissage par imitation de manipulation de robots grâce à l’utilisation à grande échelle de données vidéo humaines.
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Amélioration des performances de généralisation sur une variété de scènes et de tâches.
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Traduction efficace du comportement humain en comportement robotique grâce à la cinématique inverse et au reciblage.
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Présentation d'un nouveau benchmark de simulation, l'Ego Humanoid Manipulation Benchmark.
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Limitations:
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Potentiel de précision réduite en raison des différences entre le comportement humain et celui du robot.
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La vérification des performances de généralisation dans des environnements robotiques réels est nécessaire.
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Limitations des performances de généralisation en raison des limites du benchmark de manipulation humanoïde Ego.
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Dépendance à de petites quantités de données de démonstration de robot.
