《解鎖GPT4控制機器人 的正確姿勢》腦圖
歡迎觀看“解鎖GPT4控制機器人的正確姿勢”視頻。在這部視頻中，我們將探索VoxPoser是如何利用OpenAI的最新GPT-4架構(gòu)，對機器人進行智能操作和控制的。我們將通過實例詳細(xì)講解如何利用大型語言模型（LLMs）和視覺語言模型（VLM）的交互，為各種操縱任務(wù)生成密集的6-DoF末端執(zhí)行器路徑點。
項目標(biāo)題：VoxPoser：用于機器人操控的可組合3D價值圖，該項目由Stanford University和University of Illinois Urbana-Champaign的研究團隊完成。
研究目標(biāo)：利用大型語言模型（LLMs）合成機器人軌跡，即為各種操縱任務(wù)給定開放集的指令和開放集的對象的一系列密集的6-DoF末端執(zhí)行器路徑點。
主要方法：首先觀察到LLMs擅長根據(jù)自由形式的語言指令推斷功能和約束。更重要的是，通過利用它們的編碼寫作能力，它們可以與視覺-語言模型（VLM）交互，以組成3D價值地圖，將知識落實到代理的觀察空間中。
重要應(yīng)用：組成的價值地圖然后被用于基于模型的計劃框架中，從零開始合成對動態(tài)擾動具有魯棒性的閉環(huán)機器人軌跡。該框架可以從在線體驗中受益，通過有效地學(xué)習(xí)涉及豐富接觸交互的場景的動態(tài)模型。
實驗驗證：在模擬和真實的機器人環(huán)境中進行了大規(guī)模的研究，展示了該方法執(zhí)行大量日常操作任務(wù)（用自然語言指定）的能力。
項目網(wǎng)站：voxposer.github.io。
