버클리 케이블 라우팅 다단계 로봇 케이블 라우팅 작업 데이터 세트

버클리 케이블 라우팅 데이터 세트는 다단계 로봇 조작 작업을 연구하기 위한 데이터 세트로, 특히 케이블 라우팅 작업에 적용됩니다. 이 작업을 수행하려면 로봇이 일련의 클램프에 케이블을 꿰어야 하는데, 이는 변형 가능한 물체를 다루고, 시각적 인식 루프를 닫고, 여러 단계로 구성된 확장된 동작을 처리하는 등 복잡한 다단계 로봇 조작 시나리오의 과제입니다. 이 데이터 세트는 캘리포니아 대학교 버클리와 Intrinsic Innovation LLC의 연구팀에 의해 2023년에 공개되었습니다.계층적 모방 학습을 통한 다단계 케이블 라우팅".

이 데이터 세트에서 연구자들은 낮은 수준(운동 제어)과 높은 수준(시퀀싱) 모두에서 시범을 통해 훈련된 시각 기반 정책을 사용하는 모방 학습 시스템을 제시합니다. 시스템은 어떤 컨트롤러를 트리거할지, 재시도할지 또는 시정 조치를 취할지 지능적으로 선택함으로써 장애를 복구하고 하위 컨트롤러의 결함을 보완할 수 있습니다. 연구자들은 이 시스템이 클립 배치의 까다로운 변화에도 일반화하여 우수한 성능을 보인다는 것을 보여주었습니다.

이 데이터 세트는 프로젝트의 3가지 데이터 세트를 공개합니다.

• 라우팅 기본 오프라인 데이터 세트: 라우팅 정책을 훈련하는 데 사용할 수 있는 1,442개의 저수준 라우팅 추적.

• 고수준 원시 선택 오프라인 데이터 세트: 연구팀의 시스템에서 고수준 원시 선택 정책을 훈련하는 데 사용되는 11,915개의 변환과 관련 관찰 결과입니다.

• 종단간 궤적 데이터 세트: 보드의 모든 클립을 통해 케이블을 연결하는 종단간 작업을 보여주는 257개 궤적.