/ Модель

Характеристики

Библиотека
lerobot
Опубликована
14 сен 2026

act-so101-rack-centered-approach-2cam-25

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Экспериментальная политика ACT для SO101, которая по двум изображениям с камер и шести суставным позициям управляет подходом и выравниванием у ручки стойки.

489скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены14 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Histochemichael/act-so101-rack-centered-approach-2cam-25 — экспериментальная политика ACT для роботизированного манипулятора SO101, обученная автором репозитория локально с помощью LeRobot. Модель принимает два вида с камер и состояние по шести суставным позициям, а выдаёт действия управления роботом. Она предназначена для подхода к ручке стойки из центрированного отведённого положения: раскрывает захват, приближается к ручке и удерживает выравнивание.

Обучение завершено на 25 000 шагах; лучшая контрольная точка по проверочной выборке — шаг 24 000. Политика рассчитана на номинальную частоту 15 Гц: предсказывает блок из 30 действий и использует по три действия за вызов. Данные включают 20 обучающих эпизодов и 5 проверочных; отдельного тестового набора нет. Политика не обучена подъёму или вставке предмета. Ошибки на проверочных данных не являются показателем успешности физического захвата. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Сценарии применения

  • подход манипулятора SO101 к ручке стойки из центрированного положения
  • раскрытие захвата перед подходом к ручке
  • удержание выравнивания захвата относительно ручки стойки

Ограничения

Модель не обучена подъёму или вставке; отдельного тестового набора нет, а ошибки на проверочной выборке не отражают успешность реальных захватов. Точное время физической съёмки восстановить нельзя, поэтому номинальная частота не подтверждает синхронизацию.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SO101 centered rack approach

Exploratory ACT policy trained locally on two camera views and six recorded joint positions.

Dataset: Histochemichael/so101-rack-centered-approach-2cam-25. 20 training episodes; 5 held-out validation episodes. No independent test set. Target: open the gripper, approach the rack handle and hold alignment from the centered retracted start. This policy does not learn lifting or insertion.

Current optimizer step: 25000/25000. Best validated checkpoint: 24000. The root model files, once present, contain the best checkpoint by held-out inference L1, not necessarily the final step. Policy cadence: 15 Hz nominal, 30-action prediction chunk, 3 actions per policy call. Original data were encoded at 30 FPS despite 15 Hz camera collection; a separate losslessly retimed copy is used. Exact physical capture timing is not recoverable. Do not assume nominal timing proves synchronization.

State/action normalization uses training episodes only. Validation runs in inference mode without target actions and averages errors over valid, non-padding actions across every held-out frame. Training total loss is a logged interval mean; training L1 and KL entries are latest-batch values. Offline errors are not physical grasp success rates.

Training curves

Validation curves Held-out trajectories

Dashboard snapshots are checked every minute. Reload this page for the latest published snapshot.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · lerobot

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
208d985

0 моделей