要約
低コストロボットSO-101にAction Chunking Transformerを実装した実践記録が公開された。 初回はカメラ配置・データ多様性の不足で成功率10%に終わったが、データ戦略の改善で75%を達成。 ロボット学習参入者にとってカメラ設定やデータ収集の落とし穴を示す実用的なガイドとなる。
低コストロボットでACT訓練、3回目で成功率75%
How I Trained Action Chunking Transformer (ACT) on SO-101: My Journey, Gotchas, and LessonsSep 30, 2025•66
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https://huggingface.co/blog/sherryxychen/train-act-on-so-101
ACT（Action Chunking Transformer）を実機ロボットで訓練する際の具体的な落とし穴と解決策を詳細に記録したブログ。LLM系（GPT-4o、Claude等）とは異なるロボット制御AIの領域だが、HuggingFace LeRobotフレームワークの実用例として価値がある。開発者にとってはデータ収集戦略・ハードウェア安定化・評価設計など、実世界AI応用の教訓が豊富に含まれている。