斯坦福大學的研究人員提出了一種名爲 Mobile ALOHA 的低成本整體遠程操作系統，用於收集整體遠程操作的數據。通過將其放在輪式底座上，Mobile ALOHA 擴展了原始 ALOHA 的功能，並具有移動能力。研究人員使用靜態 ALOHA 數據集進行模仿學習，在移動操作任務中取得了良好的性能。這種系統提供了一種低成本、高效的數據收集方法，適用於日常需要整體遠程操作的任務。