简单来说，就是让一个机器人同时干几份活。该模型是在一个包含130k个episode的大型真实世界机器人数据集上训练的，该数据集涵盖700多项任务，使用Everyday Robots (EDR) 的13台机器人在17个月内收集而成。结果表明，与现有技术相比，RT-1可以显著改进对新任务、环境和对象的零样本泛化。Github链接小编也贴心地...
结果表明,与现有技术相比,RT-1可以显著改进对新任务、环境和对象的零样本泛化。 Github链接小编也贴心地放在下面啦,有兴趣的小伙伴赶紧去看看。 https://github.com/google-research/robotics_transformer RT-1模型具体原理 RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描...
RT-1：面向大规模现实世界控制的机器人transformer 论文地址：https://robotics-transformer.github.io/assets/rt1.pdf项目地址：https://github.com/google-research/robotics_transformer 为了深入探究RT-1模型及其训练集的设计选择，该团队进行了详尽的消融实验，涵盖了tokenization、动作表示以及数据集组合等多个方面。...
git clone https://github.com/simpler-env/SimplerEnv --recurse-submodules Install numpy<2.0 (otherwise errors in IK might occur in pinocchio):pip install numpy==1.24.4 Install ManiSkill2 real-to-sim environments and their dependencies:cd {this_repo}/ManiSkill2_real2sim pip install -e . ...
项目网站和视频:RT-1: Robotics Transformer (robotics-transformer1.github.io)。 1. PRELIMINARIES Robot learning。作者的研究目标是学习能够从视觉解决由自然语言下达的任务的机器人策略。从形式上,作者首先定义一个顺序决策环境。在timestept=0时,策略π表为一条语言指令i和一个初始图像观察x0。策略生成一个动作...
https://github.com/google-research/robotics_transformer RT-1模型具体原理 RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描述作为输入,同时直接输出标记化的动作。 RT-1的架构类似于仅解码器序列模型(decoder-only sequence model)的架构,该模型针对具有因果掩蔽的标准分类...
robotics-transformer1.github.io和saycan一样 来自google和everyday robots开放了模型和数据 RT-2见这篇哈:tanh:端到端机器人具身大模型——Google Deepmind RT-2论文解读 tanh 背景 随着大模型的发展,利用diverse、任务无关的大数据集,机器学习可以做到zero-shot或者few-shot learning(利用任务相关的小数据集)在...
参考链接: 1,RT-1,https://robotics-transformer1.github.io/ 2,RT-2,https://robotics-transformer2.github.io/ 3,RT-X,https://robotics-transformer-x.github.io/
论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.10394项目主页：https://abliao.github.io/PIVOT-R/ 研究动机 当前，现有机器人操作任务有两个关键问题：机器人模型在开放世界中表现差且不稳定：许多机器人操作模型虽然能够处理复杂任务，但往往直接将用户指令和视觉感知映射到低层次的可执行动作上，而忽略了操作任务中关键...
pip install git+https://github.com/rtqichen/torchdiffeq Examples Examples are placed in the examples directory. We encourage those who are interested in using this library to take a look at examples/ode_demo.py for understanding how to use torchdiffeq to fit a simple spiral ODE. Basic us...