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HIL-UMI
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北京大学和PrimeBot开发机器人校正数据系统
北京大学和PrimeBot的研究人员开发了HIL-UMI系统，该系统旨在无需机器人手臂即可收集机器人校正数据。当机器人的策略偏离人类演示时，此方法使用手持夹具收集数据，据报道其效率比HG-DAgger方法高约5.6倍。
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北大团队开发HIL-UMI，无需实体机器人即可进行机器人训练后部署
来自北京大学和启元机器人的研究人员开发了HIL-UMI，这是一种新颖的、无需依赖实体机器人即可对具身AI模型进行训练后部署的方法。该方法解决了传统机器人训练的高成本和后勤挑战，而传统训练通常需要广泛的真实世界数据收集和干预。HIL-UMI使用一个“人在回路”系统，操作员使用手持设备执行任务，同时后台的AI模型预测动作并标记差异，仅在模型遇到困难时触发有针对性的数据收集。这大大提高了数据收集效率，并允许具身智能体的分布式、可扩展训练。