腾讯自主研发的 Max 四足机器人,可以感知自身电机以及外部环境的状态,使用预训练生成式大模型技术来抽象动物的运动行为,并通过自博弈强化学习理论构建机器人上层智能决策的能力,最终实现纯粹基于深度神经网络的感知、推理和控制。 腾讯Robotics X 实验室将训练好的模型直接迁移至真实 Max 四足机器人,并在机器人上观察到...
标准的VLM模型可以输出完整的自然语言token; VLA模型需要输出能够被机器人执行的token,因此RT-2限制输出词汇表,仅采样可用的action token。 Real-Time Inference 该工作中训练的最大模型有55B参数; 可以直接运行在用于实时机器人控制的GPU上; 这是到目前为止最大的模型,用于端到端的机器人控制; 模型部署在muti-TPU...
Google Robotics发布的RT-1(Robotics Transformer 1),基于Transformer模型及简约标记化方法,利用大规模开放式语言及视觉数据实现实时、可扩展、可泛化、适用于实际场景的机器人运动控制。 RT-1框架 一、模型框架 [图片来自网络] RT-1每个时步(Time Step)以短时段的图像序列及一自然语言指令作输入,输出机器人动作。图...
一是大模型的进步,无论是传统的语言模型还是视觉语言模型,它们都开始应用于机器人的决策和认知任务,极大拓宽了传统机器人在控制决策方面的局限,让人们看到了机器人技术快速进步的可能。 第二是机器人技术自身的进步:在控制、仿真、模仿、学习等领域,机器人技术也取得了显著进展。比如NVIDIA提供的仿真器和训练环境,让机...
单独使用大型语言模型或者将视觉、语言、视觉 - 语言模型组合起来使用似乎都给机器人提供了很大的帮助，那如果直接训练一个更大的、单一的大型多模态模型呢？最近，谷歌在这一方向上投入了大量资源，推出了一个参数量达 5620 亿的具身多模态语言模型 —— PaLM-E。具体来说， PaLM-E-562B 集成了参数量 540B 的...
“人工智能拥有了身体,人形机器人拥有了大脑。人形机器人是具身智能的最佳实践。”3月30日,来自中电科机器人有限公司的机器人中心主任王春雷在2024中国具身智能大会“大模型与具身智能”论坛上分享道。当前,大模型和具身智能已成为了推动人工智能未来发展的关键力量。大模型,依托于大规模数据和强大算力,已经开启了人工智...
多模态大模型 控制大模型 机器人大模型 职责描述: - 参与 billion 级参数量的多模态大模型在机器人/机械臂控制领域(运动规划、运动控制、任务规划、端到端学习等)研发的全流程工作 - 在大模型相关的数据集建设、数据处理分析、任务范式设计、模型架构与训练、效率及稳定性等方面持续优化 ...
研究团队提出了一种应用于实际机器人的新的系统架构,将基于多模态大模型的智能体具象化为大脑。 而机器人运动规划器与控制器则被具象化为小脑,机器人的感知系统类比为人的眼、耳等信息收集器,机器人的执行机构类比为人的手等执行器。 △图1 硬件系统架构 ...
对大模型技术在机器人控制领域的应用,赵教授认为单纯依赖「大脑」解决运动控制问题并不合理。人类的运动控制是一个复杂的多层次系统,涉及本体反射、中枢控制和大脑控制等多个层面。我们需要更深入地研究生物系统的运动控制机理,重新思考机器人控制系统的架构,并探索更有效的学习和优化方法。 °清华赵明国:智能人形机器人...
他表示，在国家新质生产力发展战略的指导下，拓斯达坚持自主研发，将数字化和智能化作为构建竞争优势的核心。尤其在具身智能领域，拓斯达以运动控制作为切口布局，推出“感-算-控”一体化的新一代X5机器人控制平台，且正在与行业内的头部大模型企业进行合作，有望加速具身智能技术在工业场景中的应用。