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突破传统方法局限!国外顶尖高校研发新型开源机器人学习系统

 工程师张非

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现有的多数机器人模型只能控制单一形态的机器人完成特定任务。如今,由加州大学伯克利分校、斯坦福大学、卡内基梅隆大学和谷歌 DeepMind 的研究者合作开发的 Octo 模型横空出世,这一基于 Transformer 的开源机器人学习系统,标志着机器人领域的一次重大突破。

Octo 模型突破了传统方法的局限,其核心基于 Transformer 架构,通过处理多样化的机器人和任务数据集,实现了高度的灵活性和广泛适用性。Octo 能够接受不同的相机配置,控制多种机器人,并通过语言命令或目标图像进行引导。这一切只需通过改变输入的 token 即可实现。

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回复工程师张非:Octo 模型牛逼的地方,是能够根据不同的输入生成相应的控制策略
回复工程师张非:这种卓越的性能主要得益于 Octo 的通用性和灵活性。通过在多样化的数据集上进行预训练,Octo 模型能够学习到广泛的机器人操控技能,并在面对新任务时展现出惊人的泛化能力。此外,Octo 的高度灵活的输入输出配置使得其能够快速适应新的任务和机器人形态,从而在实际应用中表现出色。
回复工程师张非:Octo 模型的设计目标是成为一个灵活且广泛适用的通才机器人策略,能够适应多种下游机器人应用
回复工程师张非:传统的机器人学习方法依赖于为特定机器人和任务收集数据集,并使用这些数据来训练策略。然而,这种方法不仅需要大量的数据收集工作,而且训练出的策略通常难以在新任务或新机器人上泛化
回复工程师张非:Octo 能够接受不同的相机配置,控制多种机器人,并通过语言命令或目标图像进行引导

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