操作データを集めるだけではロボットには不十分です。ロボットは世界を移動できる必要があり、純粋な操作とは全く異なる課題があります。ナビゲーションと操作を一つの枠組みにまとめることはさらに困難です。 そこで登場するのが@fancy_yzcと@still_wtmのヘルメスです。これは4段階のプロセスで、人間のビデオを用いて強化学習のシミュレーションから現実への訓練パイプラインを構築し、ロボットと人間の運動学の違いを克服し、ナビゲーション基礎モデルと組み合わせて様々な環境で移動します。 さらに詳しく知りたい方は、@fancy_yzcと、@still_wtmがどのようにして人間の動画からさまざまな環境でモバイル・デクスター操作を行うシステムを構築したのかを教えてください。 本日、@micoolchoと@chris_j_paxtonがホストを務めるロボペーパーズのエピソード#45をご覧ください!