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Rusty Valve 发布化工阀门操作基准,ACT 模型得分 0/36

来源标题:Show HN: Rusty Valve – Chemical plant valve benchmark where ACT scores 0/36

Rusty Valve 推出面向炼油厂和精细化工装置手动阀门操作的开放仿真基准,包含阀门工位、统一评分程序和演示数据集。在公开测试中,基线模型 ACT 在 36 项任务中得分为 0。该基准适用于任意机器人和末端执行器,v0 版本已发布运行时、工位模型和 S 钩设计文件。

Hacker News 最新CrystalDai2026/11/12 · 今天18 分钟阅读

以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。

为化工厂培训现场机器人操作员。 参考控制器生成的 A2 关闭过程回放。工业背景仅作示意。 Level 1:操作球阀 · MuJoCo 工位模型 · ACT 训练记录与权重 · S 钩工具 · 数据集说明 · ACT 结果 · 攀爬预览 · Hugging Face 组织 · 我们为什么做这件事

Rusty Valve 正在开发一个开放仿真基准,用于炼油厂和精细化工装置中手动阀门的操作训练。项目包含阀门工位、统一的评分程序、用于生成演示的脚本化“教师”、LeRobot 格式数据集,以及学习基线。公开考试适用于任何机器人和末端执行器。教师是针对 OpenArm + S 钩的参考方案;使用其他机器人的用户需要自行编写控制器。

v0 版本发布。本仓库包含运行时、独立工位模型、S 钩设计文件和基准汇总。完整数据集、ACT checkpoint 和原始考试记录属于单独的发布材料。参见下载与放置说明。 v0 下载 · 四任务数据集 · A2 关闭覆盖数据集 · ACT 第一轮 checkpoint · ACT 第二轮 checkpoint · 原始考试记录

组件 说明 工位与阀门模型 6 种安装方式下 DN25 手柄球阀的 MuJoCo 场景:水平或垂直管道,阀杆朝上或朝向操作员。MJCF 模型和 JSON 参数与机器人模型分离。A1 和 A2 有开启和关闭的参考演示;B1–C2 为挑战工位。该库后续将扩展到包含实到仿阀门和小型化工厂场景。 考试 公开考试 v1:以端点到位并保持为准,不得与环境发生硬碰撞,限时 90 秒。适用于任何机器人和末端执行器。工作面检查是单独的 S 工具专项记录,不影响公开结果。 教师 针对 OpenArm + S 钩的状态反馈参考方案,使用仿真器特权状态。换用其他机器人需自行编写控制器。参见“演示是如何生成的”。 数据集 共两组。四任务集:646 条 A1/A2 开启和关闭演示;ACT 第一轮用其中 256 条 A2 关闭演示训练。A2 关闭覆盖集:300 条演示,每条对应不同的阀门位置;用于 ACT 第二轮。数据为 LeRobot 格式,包含三路相机视角、关节状态/动作和阀门标签。内容与划分见说明。 学习基线 ACT 从图像和关节状态中学习。两轮训练的结果及其评估范围列于下文。训练记录包含在本仓库中。ACT 权重属于单独的发布材料。 参考硬件 OpenArm(双臂、肩部安装)搭配专为 SUS304 不锈钢设计的固定 S 钩。工具目录说明了我们为何选择它,并包含仿真图纸和参数;制造用 CAD 尚未包含在内。

公开考试 v1 同样的三条规则适用于任何机器人、任何末端执行器和任何方法,包括脚本、学习策略和遥操作: 阀门运动必须来自机器人的物理接触。直接覆写阀门状态的记录无效。S 工具专项记录(如橙色/蓝色工作面检查)单独报告,不影响公开的通过/失败判定。考试不规定手部、接触面、位姿或操作手法。 以下结果已按公开考试 v1 重新评估。 ACT 尚未解决 Level 1。更多的场景覆盖确实有帮助:在两轮共用的 12 项未见位置与外观测试中,阀门转动超过 5° 的运行次数从 2 次增加到 8 次,从未接触手柄的运行次数从 4 次降到 0 次。 ACT 第一轮的通过包含完整的撤回动作。阀门操作完成情况和撤回动作分别记录。 两轮实验详情、Level 1 的任务、设置以及成功/失败视频,参见 ACT 实验报告。

python3.12 -m venv .venv && . .venv/bin/activate python -m pip install ./runtime rusty-valve teacher --task A2_close --output ./teacher_A2_close rusty-valve score ./teacher_A2_close/physical_step_evidence.jsonl.gz --output ./public_score.json

按照安装与运行命令加载工位、运行 OpenArm + S 钩参考演示并对其记录评分。这些步骤使用本仓库中的文件。读取数据集和运行 ACT 策略需要完整的本地材料。验证记录中记载了在 macOS CPU 上的干净环境检查。

教师与学生。我们的教师是针对 OpenArm + S 钩的参考方案。它使用仿真器特权状态和经审核的关键位姿,分六个阶段执行:接近、接触、转动、保持、松开和撤回。每次状态转换都取决于实际状态。换用其他机器人,你必须自行编写控制器;更换末端执行器同样需要针对工具设计接触与控制逻辑。参见“演示是如何生成的”。学生模型 ACT 从头部和腕部图像以及手臂关节角度中学习;它不会把真实阀门角度或接触力作为策略输入。 在演示生成方面,我们把现场操作技巧编码进教师,然后用模仿学习训练 ACT。详见 Level 1。

一门课程,即阀门操作,拆分为多个级别。每个级别增加一项新技能。 手动阀门不会消失。即使安装了执行机构阀门,手动阀门仍会与之并存,用于维护和隔离,并且是紧急情况下最后可靠的关断手段。 最危险的时刻,是必须有人过去转动阀门的时候。在泄漏或火灾中,关闭阀门意味着把人送进危险区域。 阀门操作可以被量化评分。角度、力、接触和碰撞都是可测量的,因此不同方法之间可以比较。

我们为什么做这件事

(原文较长,此处译出前 6000 字,完整内容请点「打开原文」。)

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