为了评估从互联网获取的智能和来自全世界的机器人数据的结合情况,谷歌 DeepMind 用他们的移动机械臂对 RT-X 模型进行了测试。研究人员对它进行了最严格的通用化基准测试。这要求机器人掌握识别物体、成功操纵物体、根据复杂的文本命令、整合文本和图像信息、进行逻辑推理等能力。这种能力正是人类成为通才的原因之一。研...
这些挑战旨在测试 RT-X 模型赋予机器臂的推理以及得出结论的能力。 在这种情况下,机器臂推理能力(例如推理出 「之间 」和 「上面 」的含义)来自于视觉语言模型训练中的全网数据,而将推理输出应用于机器人行为的能力(即使机器臂向正确方向移动的命令)来自 RT-X 对机器人数据的训练。下面的视频展示了一个评估实例,...
这些挑战旨在测试 RT-X 模型赋予机器臂的推理以及得出结论的能力。 在这种情况下,机器臂推理能力(例如推理出 「之间 」和 「上面 」的含义)来自于视觉语言模型训练中的全网数据,而将推理输出应用于机器人行为的能力(即使机器臂向正确方向移动的命令)来自 RT-X 对机器人数据的训练。下面的视频展示了一个评估实例,...
这些挑战旨在测试 RT-X 模型赋予机器臂的推理以及得出结论的能力。 在这种情况下,机器臂推理能力(例如推理出 「之间 」和 「上面 」的含义)来自于视觉语言模型训练中的全网数据,而将推理输出应用于机器人行为的能力(即使机器臂向正确方向移动的命令)来自 RT-X 对机器人数据的训练。下面的视频展示了一个评估实例,...
即使没有经过专门训练,谷歌的机器臂也能够遵循指令「在罐子和橘子之间移动苹果」。这种能力是由 RT-X 实现的,这是迈向通用机器人大脑的第一步。 虽然这些任务对人类来说可能不值一提,但对通用机器人来说却是一大难题。如果没有具体的机器人演示数据清楚地说明「之间」、「附近」和「上面」是什么意思,即使共享了...
随着越来越多的实验室参与 RT-X 项目,谷歌 DeepMind 希望进一步推进单个神经网络控制多台机器人的可能。未来他们可能将添加生成的各种模拟数据,加入更多种类的机器人(例如有不同数量的手臂或手指的机器人),引入不同的传感器套件(如深度相机和触觉传感器),结合操纵和运动行为等。
随着越来越多的实验室参与 RT-X 项目,谷歌 DeepMind 希望进一步推进单个神经网络控制多台机器人的可能。未来他们可能将添加生成的各种模拟数据,加入更多种类的机器人(例如有不同数量的手臂或手指的机器人),引入不同的传感器套件(如深度相机和触觉传感器),结合操纵和运动行为等。
即使没有经过专门训练,谷歌的机器臂也能够遵循指令「在罐子和橘子之间移动苹果」。这种能力是由 RT-X 实现的,这是迈向通用机器人大脑的第一步。 虽然这些任务对人类来说可能不值一提,但对通用机器人来说却是一大难题。如果没有具体的机器人演示数据清楚地说明「之间」、「附近」和「上面」是什么意思,即使共享了...
RT-X 基于两个 robotics transformer(RT)模型构建而成。 具体而言,他们使用 RT-1 训练 RT-1-X,其中 RT-1 是建立在 Transformer 架构上的 35M 参数网络,专为机器人控制而设计,如图 3 所示。 此外,他们还在 RT-2 上训练 RT-2-X,其中 RT-2 是一系列大型视觉语言动作模型 (VLA),在互联网规模的视觉和语...
来自Open X-Embodiment 数据集的样本,包括 500 多种技能和 150000 个任务 Open X-Embodiment 基本信息 RT-1-X:成功率提升 50% RT-X 基于两个 robotics transformer(RT)模型构建而成。 具体而言,他们使用 RT-1 训练 RT-1-X,其中 RT-1 是建立在 Transformer 架构上的 35M 参数网络,专为机器人控制而设计...