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Open-TeleVision：增强机器人学习的沉浸式遥操作系统 (https://robot-tv.github.io/)
遥操作是一种强大的方法，用于收集机器人示范学习所需的在机数据。遥操作系统的直观性和易用性对于确保高质量、多样性和可扩展的数据至关重要。为此，我们提出了一种沉浸式遥操作系统Open-TeleVision，允许操作员以立体方式主动感知机器人的周围环境。此外，该系统将操作员的手臂和手的动作镜像到机器人上，创造出一种仿佛操作员的意识传送到机器人实体中的沉浸式体验。
我们通过收集数据并在两个不同的人形机器人上训练四个长距离、精确任务的模仿学习策略来验证我们系统的有效性。这些任务包括：罐头分类、罐头插入、折叠和卸载，并在现实世界中进行部署。
核心优势：
- 沉浸式感知：操作员可以通过立体视觉全面感知机器人周围的环境，提升操作的直观性和准确性。
- 动作镜像：系统实时镜像操作员的动作，使操作员感觉如同亲身操作，提高数据收集的精度和效率。
- 多样化任务：Open-TeleVision系统适用于多种复杂任务，确保收集的数据具有广泛的应用性和可移植性。
- 现实部署：经过训练的模仿学习策略在真实世界中成功部署，展示了系统的实用性和可靠性。
通过Open-TeleVision系统，我们不仅提高了遥操作的沉浸感和精确性，还为机器人学习提供了丰富而可靠的数据来源，推动了机器人技术的发展和应用。
标签：沉浸,TeleVision,github,操作系统,操作员,机器人,io,Open From： https://blog.csdn.net/2301_79342058/article/details/140226833