正如图1所示,我们的机器人可以在狭窄的实验室空间中导航,从一个房间过渡到另一个房间,以及在户外具有挑战性的环境中(如有小石头、洞和沟壑的崎岖地形)运行。🤖 将语言转换为动作,机器人需要对输入语言进行推理,并执行闭环规划以及低级控制。随着大规模语言模型(LLMs)和视觉-语言模型(VLMs)的最新进展,已经开发了...
近日,加州大学研究人员与英伟达共同发布了一项令人瞩目的研究成果——视觉语言模型(VLM)“NaVILA”。该模型开创了机器人导航的新方案,使得机器人能够在没有预先绘制地图的情况下,通过自然语言指令和实时视觉信息进行自主导航。这项研究不仅标志着传统导航方法的突破,更为未来智能机器人在复杂环境下的应用提供了新的可能。
本文提出一种用于机器人导航的系统LM-Nav,在未标记的大型轨迹数据集上进行训练,同时仍为用户提供高级界面。不是利用一个标记的指令跟从数据集,这样的系统可以完全由预训练的导航模型(ViNG)、图像-语言关联模型(CLIP)和语言建模模型(GPT-3)构建,不需要任何微调或语言标注的机器人数据。 如图是LM-Nav的具身指令跟从...
《科创板日报》12月11日讯(编辑 宋子乔)日前,加州大学研究人员和英伟达共同发布了新的视觉语言模型“NaVILA”。亮点在于,NaVILA模型为机器人导航提供了一种新方案。 NaVILA模型的相关论文 视觉语言模型(VLM)是一种多模态生成式AI模型,能够对文本、图像和视频提示进行推理。它通过将大语言模型(LLM)与视觉编码器相结...
大型语言模型(GPT3)被用于完成自然语言理解的任务,它经过了大型网络文本语料库上的训练。将图像与语言相关联的模型(CLIP)则可以根据图像和相应的自然语言指令,为机器人提供目标位置的估计。视觉导航模型(ViNG)则被用于规划机器人的行动路径。 LM-Nav集成了大语言模型(LLM)、视觉语言模型(VLM)和视觉导航模型(VNM)...
本文提出的深度学习模型采用卷积神经网络(CNN)结构,适用于农业机器人视觉导航中的图像识别任务。模型包括卷积层、池化层、全连接层等部分,通过训练学习从图像中提取特征,实现作物识别和导航。 在模型设计过程中,我们采用了以下策略: 1.数据预处理:对采集的图像数据进行预处理,包括去噪、归一化等操作,以提高模型的训练...
视觉机械臂搬运导航机器人小车:下部设置有小车导航进行移动,上部的机械手进行抓取物料,实现搬运,欢迎各位机械同仁的使用,中间的格式建模数据更小,作品尽量细化,不能用于商业使用。
潘博文说,由于大型语言模型是最强大的机器学习模型,研究人员试图将它们整合到称为视觉和语言导航的复杂任务中。 但这类模型接受基于文本的输入,无法处理来自机器人摄像头的视觉数据。因此,该团队需要找到一种使用语言的方法。 他们的技术利用一个简单的字幕模型来获取机器人视觉观察的文本描述。这些字幕与基于语言的指令...
41、第二方面,本发明提供了一种电子设备,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序,所述至少一条指令或者至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的基于视觉语言模型的机器人自主导航方法。 42、本发明实施例具有以下有益效果: ...