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Maniwav
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ManiWAV的目标受众主要是机器人学和人工智能领域的研究者和开发者。他们可以利用ManiWAV来提高机器人在复杂环境中的操控技能，尤其是在视觉信息不明确或不完整的情况下，通过音频信息增强机器人的感知能力。
AI机器人AI学习#机器人学习#音频视觉数据#野外数据#泛化能力普通产品开源
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简介
ManiWAV是一个研究项目，旨在通过野外的音频和视觉数据学习机器人操控技能。它通过收集人类演示的同步音频和视觉反馈，并通过相应的策略接口直接从演示中学习机器人操控策略。该模型展示了通过四个接触丰富的操控任务来证明其系统的能力，这些任务需要机器人被动地感知接触事件和模式，或主动地感知物体表面的材料和状态。此外，该系统还能够通过学习多样化的野外人类演示来泛化到未见过的野外环境中。
截图
产品特色
通过音频信号提供丰富的交互和物体属性信息
使用'ear-in-hand'数据收集设备同步收集音频和视觉反馈
直接从人类演示中学习机器人操控策略
在四个接触丰富的操控任务中展示系统能力
通过多样化的野外人类演示学习，实现对未见过环境的泛化
使用教程
1. 安装并设置ManiWAV数据收集设备，确保音频和视觉反馈同步
2. 收集人类演示数据，包括接触事件和物体表面材料的音频信号
3. 使用收集的数据训练机器人操控策略
4. 在不同的野外环境中测试和验证策略的有效性
5. 根据测试结果调整策略，以提高机器人的泛化能力
6. 将训练好的策略应用于实际的机器人操控任务
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