具身智能新手名词表EnglishDobb·E
Dobb-E: An Open-Source, General Framework for Learning Household Robotic ManipulationDobb-E进阶纽约大学与 Meta 2023 年开源的家务机器人框架，5 分钟示范教会新任务。
Dobb·E 是纽约大学 Lerrel Pinto 团队与 Meta 于 2023 年 11 月发布的开源家用机器人学习框架，论文题为 On Bringing Robots Home。真实家庭的光照、家具、物品千差万别，实验室训出的策略搬进家里常常失灵，而在家里采机器人数据又很贵。团队做了一个叫 Stick 的示范工具：25 美元的长柄取物夹加几个 3D 打印件和一部 iPhone，普通人拿着它干活就能录下演示。他们用它在纽约 22 户人家录了 13 小时数据（HoNY 数据集），用自监督学习预训练出视觉表征 HPR（基于 ResNet-34），再部署到商用移动机器人 Hello Robot Stretch 上，新任务只需少量示范加短时间微调。代码、数据、模型和硬件设计全部开源，是「手持夹爪采集」路线的早期代表，同团队后来又做了 Robot Utility Models。
例子在纽约地区 10 户家庭约 30 天的实验中，Dobb·E 共尝试 109 个家务任务，每个新任务只用 5 分钟示范加 15 分钟模型适配，整体成功率 81%。
- 也叫
- On Bringing Robots Home
- 相关
- 手持夹爪采集、通用操作接口、Hello Robot Stretch、家务任务、预训练视觉表征、Robot Utility Models
- 来源
- On Bringing Robots Home (arXiv 2311.16098)
Dobb·E 项目主页 - 信息截至
- 2023-11