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。这些模型依赖于强大的视觉编码器、语言编码器和动作解码器。它们需要强大的视觉编码器、语言编码器和动作解码器。为了提高各种机器人任务的性能,一些 VLA 优先获取优质的预...
由此产生的模型也称为视觉-语言-动作模型 (VLA),在模拟和现实世界任务中都表现出良好的效果 [7, 22, 24]1。除了 VLA,还存在各种通用策略,例如来自视频模型的策略,甚至是从头开始的策略。因此,一个自然而然的问题出现了:为什么更喜欢基于大规模预训练 VLM 构建的 VLA?与其他通用策略相比,人们普遍认为使用基于 ...
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,...
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...
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...
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...
Robotics Transformer 2（或 RT-2）是首个视觉-语言-动作 (VLA) 模型。RT-2是一个基于Transformer的模型，根据网络上的文本和图像进行训练，可以直接输出机器人动作。就像语言模型通过网络文本进行训练来学习一般思想和概念一样，RT-2 也可以从网络数据中传输知识来告知机器人行为。换句话说，RT-2可以与机器人说话...
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...
视频所述团队推出了NaVILA,这是一个强大的两级框架,它将视觉-语言-动作模型 (VLA) 与运动技能结合起来,用于通用导航任务。NaVILA 生成高级语言命令,而实时运动策略处理避障。这种双频设计提高了不同机器人的稳健性和灵活性。通过基于语言的动作保留推理能力,NaVILA 避免了过度拟合,并且可以在更广泛的任务上进行训练...