其他模型则旨在开发善于预测低级动作的控制策略。某些 VLA 充当高级任务规划器,能够将长期任务分解为可执行的子任务。过去几年,大量 VLA 应运而生,体现了具身智能的快速发展。 视觉-语言-动作模型(VLA)代表一类旨在处理多模态输入的模型,结合视觉、语言和动作模态的信息。该术语最近由RT-2 [36]提出。VLA...
自回归序列模型,例如基于 Transformer 的视觉语言动作(VLA) 策略,可以非常有效地捕捉复杂且可泛化的机器人行为。然而,这样的模型要求选择连续动作信号的 token 化,这决定模型预测的离散符号如何映射到连续的机器人动作。当前基于简单的按维度、按时间步长分 bin 方案的机器人动作 token 化方法,在从高频机器人数据中学习...
其中,大规模视觉-语言-动作(Vision-Language-Action,VLA)模型的发展尤为引人注目,这些模型使机器人能够执行由自然语言指令引导的复杂任务,并有可能管理偏离训练分布的对象或环境。此外,通过微调,它们还能迅速适应新任务和实体。 大型VLA模型显著的泛化能力可归因于其庞大的模型规模以及作为其基础的强大视觉-语言模型(Visio...
OpenVLA可以应用于多种机器人操作任务,例如: 物体识别与抓取:机器人通过视觉和语言指令,识别并抓取特定物体。 多步骤操作:如“将胡萝卜放在橙色盘子上”等复杂指令。 动作规划:机器人根据指令,执行如搬运、摆放等一系列动作。 实际应用案例 在WidowX和Google Robot等平台上,OpenVLA已经展示了其强大的应用潜力。例如,...
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...
第二代端到端:VLA(视觉-语言-动作)。第二代端到端也准备来了,理想昨天财报也有提到,理想 L4 的预研是通过车端 VLA +云端世界模型做强化学习。什么是 VLA,和第一代端到端有什么区别?VLA 大白话就是:没有了系统二,直接靠一个系统输出轨迹。但二代端到端的出现基本都是冲着 Thor 来的,也是明年一大技术主流...
RT-2 建立在视觉 - 语言模型(VLM)的基础上,又创造了一种新的概念:视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型,它可以从网络和机器人数据中进行学习,并将这些知识转化为机器人可以控制的通用指令。该模型甚至能够使用思维链提示,比如哪种饮料最适合疲惫的人 (能量饮料)。
OpenVLA,一个7 B参数的开源视觉语言动作模型(VLA),在Open X-Embodiment数据集的970 k机器人集上进行了训练。OpenVLA为通用机器人操作策略设定了一个新的艺术状态。它支持开箱即用控制多个机器人,并可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人领域。OpenVLA权重和PyTorch训练管道是完全开源的,可以从HuggingFace下载和微调...