Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation

Mobile ALOHA 是斯坦福大学于 2024 年 1 月发布的双臂移动操作研究论文（arXiv:2401.02117，后被 CoRL 2024 接收），作者为 Zipeng Fu、Tony Z. Zhao 与 Chelsea Finn。论文在 ALOHA 双臂遥操作平台上加装移动底盘与全身遥操作界面，构成低成本全身遥操作系统用于数据采集，并通过与静态 ALOHA 数据集协同训练，仅用约 50 次演示即可将移动操作任务成功率提升至约 90%，可自主完成炒菜上菜、开双门柜、呼叫并进入电梯等任务。