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Dobb-E

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AI 기반 기능

Dobb·E는 모방 학습이라는 프로세스를 통해 로봇에게 가사 작업을 가르치기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.이 프레임워크는 데모 수집을 위한 저렴하고 인체공학적인 솔루션을 제공함으로써 현재 홈 로봇 공학의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.이는 $25의 Reacher-grabber 스틱, 3D 프린팅 부품 및 iPhone을 사용하여 제작된 Stick이라는 도구를 사용하여 달성됩니다. Dobb·E는 Stick을 활용하여 뉴욕시의 22개 주택에서 13시간 동안 상호 작용하는 Homes of New York(HoNY)이라는 데이터 세트에서 데이터를 수집합니다.데이터 세트에는 RGB 및 깊이 비디오는 물론 그리퍼의 6D 포즈 및 개방 각도에 대한 동작 주석이 포함됩니다. Dobb·E는 수집된 데이터를 사용하여 HPR(Home Pretrained Representation)이라는 표현 학습 모델을 교육합니다.ResNet-34 아키텍처를 기반으로 하고 자기 지도 학습 목표를 사용하여 훈련된 이 모델은 새로운 환경에서 새로운 작업을 수행하기 위한 로봇 정책을 초기화합니다. Dobb·E는 새 집에서 5분 동안 수집된 데이터를 기반으로 15분 이내에 새로운 작업을 해결하는 데 평균 81%의 성공률을 달성하는 능력을 보여주었습니다. 프레임워크는 GitHub를 통해 사전 훈련된 모델, 코드 및 문서에 대한 액세스를 제공합니다.또한 "On Bringing Robots Home"이라는 제목의 공개 문서는 Dobb·E의 방법론과 결과에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.