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RoboEval
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新的机器人策略允许实时控制速度和流畅度
研究人员为机器人开发了一种质量可控策略（QCP），能够在推理时动态控制执行属性，如速度和流畅度。为了将可控质量的范围扩展到初始演示之外，QCP采用了迭代式事后重标记循环。该过程包括收集在线试验、将成功的轨迹添加到数据集中、根据测量到的质量对其进行重标记，以及微调策略。在Robomimic和RoboEval上的实验表明，QCP提高了任务执行质量和成功率，而现实世界的测试则展示了在物理部署中的实际收益，例如提高了吞吐量和稳定性。
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RoboEval框架通过新指标增强机器人操作评估
研究人员推出RoboEval，一个旨在为机器人操作任务提供更结构化、可扩展评估的新框架。该系统超越了简单的成功/失败计数，纳入了详细的行为和结果指标，量化了效率、协调和安全性等方面。RoboEval包含八项具有受控变体的双手机器人任务、数千次专家演示以及一个模块化模拟平台，以确保可重复的实验和详细的故障分析。