机器人操作依赖于准确预测接触点和末端执行器方向以确保操作成功。然而,基于学习的机器人操作,是在模拟器中对有限的类别进行训练的,通常难以实现泛化性,尤其是在面对广泛的类别时。因此,引入一种机器人操作方法,利用多模态大语言模型(MLLM) 的强大推理能力来增强操作的稳定性和泛化能力。通过微调注入的适配器,保留 M...
对此，ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型，只用单机就可以训练。使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM，从而适用于语言交互的机器人操作任务。OpenFlamingo 在机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证，实验结果表明，RoboFlaming...
此外,我们引入了一种衡量任务难度的指标,以评估ChatGPT在机器人操作中的性能。此外,我们在模拟和现实环境中评估了RobotGPT。与直接使用ChatGPT生成代码相比,框架显著提高了任务成功率,平均从38.5%提高到91.5%。因此,与直接使用ChatGPT作为任务规划器相比,利用ChatGPT专家训练RobotGPT是一种更稳定的方法。 大语言模型(...
VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models 李飞飞「具身智能」: 论文地址: https://voxposer.github.io/voxposer.pdf 项目主页: https://voxposer.github.io/ 参考链接: 李飞飞「具身智能」新成果!机器人接入大模型直接听懂人话 https://baijiahao.baidu.com/s?id=177...
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在探索具身智能领域的道路上,如何将视觉语言基础模型(VLMs)应用于机器人以实现通用操作,一直是科研人员关注的焦点。这一目标的实现面临两大核心挑战:VLMs缺乏精确的3D理解能力,以及难以输出低层次的机器人动作。 传统的VLMs主要通过对比学习范式训练,以2D图像和文本作为输入,这限制了它们在3D空间中的理解和应用能力。
该框架基于大语言模型的多智能体系统 (LLM-based Multi-agent System),以机器人物理定义文件和环境信息为输入,实现了对机器人空间物理能力和任务需求的理解,从而实现了更有效的任务规划,并利用大模型工具调用(Function Call)能力,进行多机系统分布式动作的执行。
这是因为机器人需要在物理工作空间内定位目标物体进行操作。为此,我们提出了一种名为Polaris的交互机器人操作框架,该框架结合了GPT-4和具备视觉基础的模型,以实现感知与交互的整合。为了实现精确操作,这些具备视觉基础的模型必须为目标物体提供详细的物体姿态,而不仅仅是识别图像中的相关像素。因此,我们提出了一种新颖的...
在探索具身智能的前沿领域,北京大学与智元机器人团队联合推出了OmniManip架构,这一创新旨在将视觉语言基础模型(VLMs)应用于机器人,实现高精度操作。VLMs以其强大的语言理解和推理能力而闻名,但在机器人操作中,其应用面临着3D理解能力不足和低层次动作输出困难的挑战。
在探索具身智能领域的道路上,视觉语言基础模型(VLMs)与机器人技术的结合引起了广泛关注。北京大学与智元机器人团队最近联合发布的OmniManip架构,旨在解决VLMs在高精度机器人操作中的应用难题,标志着该领域的重要进展。在研究者们的努力下,OmniManip展现出了独特的优势及广阔的应用前景。