/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
28 сен 2026

real-routing-d2-velocity-r06-mulligan-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

Актор Diffusion Policy для управления скоростными действиями робота Mulligan-DP в задаче real-routing-d2.

129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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

Модель mulligan/real-routing-d2-velocity-r06-mulligan-dp — актор на основе Diffusion Policy, разработанный в рамках проекта Mulligan и сохранённый в формате чекпойнта LeRobot. Она предназначена для управления роботом в задаче real-routing-d2: модель выдаёт действия скорости для манипулятора Mulligan-DP.

Чекпойнт обучен на телеметрических данных и наборах DAgger для задачи real-routing-d2, включая раунды c00–c06. Конфигурация содержит параметры обрезки изображений с камер, целевого действия и системы координат; для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку стандартная конфигурация LeRobot эти поля не поддерживает. Файлы модели сохранены в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • управление манипулятором Mulligan-DP в задаче real-routing-d2
  • выдача скоростных команд роботу
  • оценка политики управления на наборах real-routing-d2
  • дообучение робототехнической политики на данных DAgger

Ограничения

Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартный DiffusionConfig из LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации этой модели. Модель предназначена для конкретной задачи real-routing-d2 и манипулятора Mulligan-DP.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r06-mulligan-dp

Part of Mulligan. Browse evaluations at Policy Arena; the datasets are in the mulligan organization.

Diffusion-policy actor in LeRobot's checkpoint layout (config.json, model.safetensors, pre/post-processor normalizers). The config also carries Mulligan fields (camera crop boxes, action target and frame) that stock LeRobot DiffusionConfig rejects; loading needs the Mulligan training code.

PropertyValue
Taskreal-routing-d2
Model roundR6 (velocity-action Cable lineage)
Armmulligan-dp
Training step100000

Checkpoints

FolderTraining run config
(root)release/run-configs/real-routing-d2-velocity-r06-mulligan-dp.json

Data

Trained on: real-routing-d2-c00-teleop-sobol, real-routing-d2-c01-dagger-mulligan, real-routing-d2-c02-dagger-mulligan, real-routing-d2-c03-dagger-mulligan, real-routing-d2-c04-dagger-mulligan, real-routing-d2-c05-dagger-mulligan, real-routing-d2-c06-dagger-mulligan.

Validation-only datasets: real-routing-d2-c00-teleop-validation.

Referenced by the metadata of: real-routing-d2-c07-dagger-mixed, real-routing-d2-velocity-r06-eval-b01-mulligan-dp-policy-rollouts.

Provenance

SHA-256 of every file is recorded in release.json. .pt files are PyTorch pickles; load them only in a trusted environment. The run configs are in the Mulligan code repository; the recipes there retrain each checkpoint. License: mit.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
bde725b

0 моделей