AgiBot World Colosseo: A Large-scale Manipulation Platform for Scalable and Intelligent Embodied Systems

要約

一般化されたロボット操作のためのスケーラブルなロボットデータが実際の課題にどのように対処できるかを調査します。
5つの展開シナリオで217のタスクにわたって100万を超える軌道を含む大規模なプラットフォームであるAgibot Worldを導入すると、既存のデータセットと比較してデータスケールの順序上の増加が得られます。
Agibot Worldは、人間のループ検証を備えた標準化されたコレクションパイプラインによって加速され、高品質で多様なデータ分布を保証します。
グリッパーから器用な手および視覚触覚センサーまで拡張可能です。
データに加えて、潜在的なアクション表現を活用してデータ利用を最大化する新しいジェネラリストポリシーであるGenie Operator-1（GO-1）を紹介し、データボリュームの増加に伴う予測可能なパフォーマンススケーリングを実証します。
データセットで事前に訓練されたポリシーは、ドメイン内および分散式シナリオの両方で、オープンXエンボジメントでトレーニングされたものよりも30％の平均パフォーマンス改善を達成します。
GO-1は、現実世界の器用なタスクおよび長期タスクで例外的な能力を示し、複雑なタスクで60％以上の成功率を達成し、以前のRDTアプローチを32％上回ることができます。
データセット、ツール、およびモデルをオープンソーシングすることにより、大規模で高品質のロボットデータへのアクセスを民主化し、スケーラブルで汎用性のあるインテリジェンスの追求を促進することを目指しています。

要約(オリジナル)

We explore how scalable robot data can address real-world challenges for generalized robotic manipulation. Introducing AgiBot World, a large-scale platform comprising over 1 million trajectories across 217 tasks in five deployment scenarios, we achieve an order-of-magnitude increase in data scale compared to existing datasets. Accelerated by a standardized collection pipeline with human-in-the-loop verification, AgiBot World guarantees high-quality and diverse data distribution. It is extensible from grippers to dexterous hands and visuo-tactile sensors for fine-grained skill acquisition. Building on top of data, we introduce Genie Operator-1 (GO-1), a novel generalist policy that leverages latent action representations to maximize data utilization, demonstrating predictable performance scaling with increased data volume. Policies pre-trained on our dataset achieve an average performance improvement of 30% over those trained on Open X-Embodiment, both in in-domain and out-of-distribution scenarios. GO-1 exhibits exceptional capability in real-world dexterous and long-horizon tasks, achieving over 60% success rate on complex tasks and outperforming prior RDT approach by 32%. By open-sourcing the dataset, tools, and models, we aim to democratize access to large-scale, high-quality robot data, advancing the pursuit of scalable and general-purpose intelligence.

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