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RoboMIND终章:从模型验证到泛化革命——数据驱动的机器人学习范式重构

在前三篇文章中,我们深入探讨了 RoboMIND 数据集如何通过创新的遥操作采集系统和智能标注体系、从多个维度分析了RoboMIND数据集。详情可见 RoboMIND:开启智能机器人新时代的数据驱动力 数据集 DNA 解码:从毫米级采集到语义增强的机器人智能跃迁 RoboMIND 数据集深度解析:从多维评估看具身智能的技术突破 今天,作为本系列文章的最后一篇,我们将揭开RoboMIND数据集对机器人学习范式的影响,这背后不仅是算法参数的较量,更是数据科学对物理世界的精准映射。 一、多维度实验,深度剖析机器人学习能力 RoboMIND 的实验涵盖了多种机器人操作学习方法,通过一系列全面的实验,对这些方法的性能和局限性进行了深入评估。在单任务模仿学习模型方面,ACT、Diffusion Policy 和 BAKU 等模型在不同机器人平台上的表现各有千秋。 ACT 在 AgileX 平台上平均成功率达到了 55.3%,在一些人形机器人任务上更是表现出色,如 HR-CloseDrawerLowerCabinet 任务的成功率高达 60%。而 Diffusion Policy 在 Frank...

理解 Calvin 的架构设计与工作原理

作者:张炎泼(XP) Databend 分布式研发负责人 本文目的: 旨在提供一个直观的视角,帮助读者更好地理解 Calvin 的架构设计与工作原理。 Calvin 设计目标与核心机制简介 Calvin 是一个针对分区式数据库系统设计的分布式 transaction 调度与复制层,其目标是在保证线性可扩展性和高可用性的同时提供完整的 ACID transaction 。为了解决传统分布式 transaction 高开销、低性能的问题,Calvin 引入了确定性 transaction 调度的理念:在 transaction 执行前,先确定并记录 transaction 的全局顺序,这样各节点就可以按统一顺序执行 transaction ,从而避免了在执行过程中再进行跨节点协调。这一机制的核心优势是消除分布式原子提交协议(如两阶段提交 2PC)的需要。 Calvin 整体架构与组件关系图 图中展示了 Calvin 的整体架构。架构中,数据库被水平划分为多个分区,每个分区都有自己的 Sequencer、Scheduler 和 Storage 等组件。为了保证高可用性,每个分区被复制到多个副...

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