Ценность краудсорсинга демонстраций роботов, при условии, что проект способен обрабатывать шумные данные. В этом плане подход @axisrobotics выглядит довольно прагматичным. Он описывает конвейер, включающий: ☆ фильтрацию качества ☆ преобразование шумных человеческих демонстраций в пригодные траектории ☆ удаление колебаний или остановок, сглаживание траекторий с помощью фильтра Савицкого–Голея — пока не подтверждено Axis на X ☆ повторную выборку с использованием кубических сплайнов и временная привязка состояний робота/объекта к стабильной сетке управления с частотой 20 Гц Axis также прямо признает, что исходные веб-демонстрации содержат микропульсации, переменную частоту кадров и т.д., и что одних только сырых данных недостаточно для надежного обучения политики; кроме того, описан процесс повторной проверки представленных траекторий. Неспособность игнорировать болевые точки — хороший знак; теперь важно понять, насколько эффективна эта проверка в масштабе. Какой, по вашему мнению, более важный барьер для входа: количество участников или способность преобразовывать сырые демонстрации в траектории, готовые к обучению?
Crypto Maverick .edge🦭 ./Поделиться
Источник:Показать оригинал
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может быть получена от третьих лиц и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Данный контент предоставляется исключительно в общих информационных целях, без каких-либо заверений или гарантий, а также не может быть истолкован как финансовый или инвестиционный совет. KuCoin не несет ответственности за ошибки или упущения, а также за любые результаты, полученные в результате использования этой информации.
Инвестиции в цифровые активы могут быть рискованными. Пожалуйста, тщательно оценивайте риски, связанные с продуктом, и свою устойчивость к риску, исходя из собственных финансовых обстоятельств. Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими Условиями использования и Уведомлением о риске.