具身智能 · 2023 · ACT / ALOHA
Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
Tony Z. Zhao et al.
通过动作分块与 Transformer 学习精细双臂操作。
双臂操作动作分块模仿学习
复现空间 · 建议计划
进阶 · 仿真实验 · 编辑建议，尚未实测
最小实验目标
在仿真 transfer cube 或 insertion 任务中比较 chunk size 和时序集成。
数据集 / 环境
ACT 仿真任务及配套演示。
评估项
- 任务成功率
- 多种子方差
边界与常见偏差
真机 ALOHA 需要硬件、标定与安全审查；先只运行仿真实验。
实验验收协议
- 阅读原文，选定要对齐的具体表格、模型变体与数据划分；把缩小规模或替换组件单独列出。
- 核对作者资源的许可与依赖，锁定代码 commit、权重版本、硬件、随机种子和完整运行命令。
- 先完成数据与推理检查，再执行约定的实验；记录多次运行结果、资源消耗和失败案例。
- 提交可核验的代码、配置、日志与报告。原论文数值须注明表格和协议，当前指标必须附实际运行证据。
实验记录
- 原论文对齐目标
- 待认领后选定具体表格与评估条件
- 社区复现指标
- 暂无已验证结果
暂无实验日志与复现报告。收录此论文不表示社区已完成训练或评估；后续记录通过仓库 Issue 和 Pull Request 补充。