逆天玩意！全能家庭机器人，能做饭、洗衣服、扫地……

在现代机器人技术领域，一些技术大佬从人类演示中进行的模仿学习表现出了显著的成就。这些进步大多集中在桌面操作上，但在执行需要移动性和灵活性的一般任务方面还存在局限。针对这一挑战，斯坦福大学的某个团队开发了一个创新的系统，旨在模仿需要全身控制的双手移动操纵任务。首先，他们推出了 Mobile ALOHA，这是一种用于数据收集的低成本全身远程操作系统。它通过加入移动底座和全身遥控操作界面，对原有的 ALOHA 系统进行了增强。利用 Mobile ALOHA 收集的数据，他们进行了监督行为克隆实验。研究发现，将这些数据与现有的静态 ALOHA 数据集联合训练，能显著提升移动操作任务的性能。通过对每项任务进行 50 次演示，联合训练使得成功率高达 90%，使 Mobile ALOHA 能够自主完成复杂的移动操作任务，例如在烹饪中炒虾、打开壁柜存放重型厨房用具、呼叫并进入电梯，以及使用厨房水龙头轻轻冲洗用过的锅具等。