视觉语言模型已成为多模态模型的重要类别,例如 ViLBERT [95]、CLIP [1] 和 LLaVA [96]。VLA 的三个主要方向是:预训练、控制策略和任务规划器。 视觉-语言-动作模型 (VLA) 是处理视觉和语言的多模态输入并输出机器人动作以完成具身任务的模型。它们是具身智能领域在机器人策略指令跟随的基石。这些模型依赖于...
最近的研究探索使用预训练语言和视觉语言模型引导机器人表征 [19, 18, 12]。还探索了将这些模块应用于规划系统的组件 [8, 20]。一个有前途的方向是视觉-语言-动作模型 (VLA),它通常涉及通过预训练 [3]、协同训练[22] 或微调 [14, 4, 16] 视觉条件语言模型来扩展不同类型的预训练机器人基础模型,以控制机...
OpenVLA是由斯坦福大学、加州大学伯克利分校、谷歌DeepMind等机构联合开发的一款开源视觉-语言-动作(VLA)模型。它基于7B参数的Prismatic-7B视觉-语言模型,结合了先进的视觉编码器,可以从输入图像中提取特征,并通过语言指令指导机器人执行复杂任务。 技术特点 数据集与训练 OpenVLA的训练数据集OpenX包含超过97万个机器人操...
视觉语言动作模型(VLA),将机器人控制动作直接融合到VLM主干中。这有三个主要好处:(1)它在大型互联网规模的视觉语言数据集上执行预训练的视觉和语言组件的对齐,(2)使用通用架构,而不是为机器人控制定制,允许我们利用现有VLM训练的可扩展基础设施,并扩展到以最少的代码修改训练十亿参数策略(3)它为机器人技术从VLMs...
大型视觉-语言-动作(VLA)模型的发展极大地改善了机器人在语言引导的任务执行和对未知场景的概括方面的操作。尽管从预训练的大型视觉语言模型(VLM)改编的现有vla已经展示了有前途的可推广性,但是它们的任务性能仍然不令人满意,不同环境中的低任务成功率表明了这一点。在这篇文章中,我们提出了一个新的先进的VLA建筑源...
视觉-语言-动作模型(VLA)是处理视觉和语言的多模态输入并输出机器人动作以完成具身任务的模型。它们作为具身智能领域中指令跟随机器人策略的基石。这些模型依赖于强大的视觉编码器、语言编码器和动作解码器。为了提升在各种机器人任务中的表现,一些VLA优先获取卓越的...
谷歌表示，RT-2 是一种视觉语言动作模型，可将互联网上采集的信息和图像转化为机器人可理解的动作，...
谷歌发布视觉-语言-动作模型 RT-2,关注核心零部件供应链RT-2 的推出实现了机器人“视觉-语言”与动作之间的更好转化。 近期,谷歌 DeepMind 推出新一款机器人模型 Robotics Transformer2(RT-2),其是一个全新视觉-语言-动作模型(VLA),能够从网络和机器人数据中学习,并将其转化为机器人控制的通用命令,同时保留了...
然而,将人类语言指令转化为低级别的腿关节动作并非易事。为了解决这一问题,我们提出了NaVILA,一个将视觉-语言-动作模型(VLA)与运动技能统一的两级框架。📚 NaVILA首先将语言指令转化为带有空间信息的中级动作,例如“前进75厘米”,然后将这些动作作为视觉运动强化学习策略的输入进行执行。我们在使用IsaacLab开发的新...