智能佳-Aloha机器学习系列-BiACT白皮书综述
原文链接：Machine Learning Series - BiACT Whitepaper Review - YouTube
We dive into the innovative paper "Bi-ACT: Bilateral Control-Based Imitation Learning" by Masato Kobayashi and his team at Osaka University in Japan. Building on the concept of Action Chunking Transformers (ACT), this paper introduces a new approach that incorporates both position and force information, enabling robots to adapt to various object properties like hardness and weight.
我们深入探讨了日本大阪大学小林正人及其团队的创新论文《Bi-ACT：基于双边控制的模仿学习》。该论文在动作块转换器（ACT）概念的基础上，引入了一种新方法，该方法结合了位置和力信息，使机器人能够适应各种物体属性，如硬度和重量。
We'll explore how Bi-ACT leverages joint angles, velocities, torque, and images to produce fast, robust motion generation at 100Hz. The use of bilateral control, a disturbance observer, and a Force Reaction Observer (FRO) ensures precise, real-time adjustments during operation. The paper's experiments demonstrate the system's effectiveness in handling complex tasks, including managing deformable objects and those containing liquids.
我们将探讨Bi-ACT如何利用关节角度、速度、扭矩和图像以100Hz的速度产生快速、稳健的运动。双边控制、扰动观测器和力反应观测器（FRO）的使用确保了操作过程中精确、实时的调整。论文中的实验证明了该系统在处理复杂任务（包括管理可变形物体和含有液体的物体）方面的有效性。
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