懒得打扫房间，那就直接交给机器人来做吧。
想吃零食了，机器人也能帮你服务，薯片和纸巾都给你贴心备好。
而且，这个机器人只需要一个单一的预训练模型，就能从不同的感官输入 （如视觉、文本等）中生成命令，来执行多种任务。
要知道，在以往机器人执行命令时，处理这些不同的任务时，IO 规范、神经网络体系结构和目标等都是不一样的。
现在，这个问题谷歌解决了，他们研究出了适用于机器人领域的 Transformer 模型：RT-1，甚至被人戏称为 RoboGPT。
更重要的是，RT-1 代码已开源！
具体原理
先来整体看看 RT-1，它执行任务主要依靠的就是：7+3+1。
所谓 7，是指它的手臂有 7 个自由度，分别是 x，y，z，滚动，俯仰，偏航，手爪开口。
3 是指基础运动的三个维度，即在地面运动时的 x，y，偏航。
1 则指 RT-1 的整体控制，即切换这三种模式：控制手臂，基础运动，或终止任务。
而 RT-1 执行任务时，它的底层逻辑还是纯粹的监督式学习，要做好监督式学习，就得具备两个条件：
丰富的数据集 和强大的神经结构。
首先是数据集，RT-1 是在一个大规模的、真实世界的机器人数据集上进行训练的，可以用 4 个数字来概括：13 万、700+、13、17，分别表示：
包括 13 万个片段；
涵盖 700 多个任务；
使用了 13 个机器人；
历时 17 个月。
然后就是 RT-1 的结构了，它执行任务的过程如下图所示。
具体来说，图像和文本先通过 ImageNet 预训练的卷积神经网络（EfficientNet）进行处理。
在这其中，为了确保文本和图像同路能够很好地被整合在一起，RT-1 还使用了 FiLM 层，这是一种通过语言嵌入来调节视觉活动的经典技术。
这样一来，RT-1 便能很好地提取与手头任务相关的视觉特征。
然后这些视觉特征会被 Token Learner 模块计算成一组紧凑的 token 传递给 Transformer，这使得机器人的推理速度能够提高 2.4 倍以上。
接下来 Transformer 会来处理这些 token 并产生离散化的操作 token，而操作 token 便是一开始说的那个 7+3+1 了。
通过控制手臂，基础运动以及模式便能够执行任务了。
在执行任务的整个过程中，RT-1 还会以 3Hz 的频率执行闭环控制和命令操作，直到产生终止操作或用完预先设置的时间步骤数。
不过话说回来，既然这个机器人能够执行多任务，那它执行通用任务时的能力到底如何呢？
研究人员分别测试了 RT-1 对干扰物数量（第一行）、不同背景和环境（第二行）以及真实场景（第三行）的鲁棒性。
并与其他基于模仿学习的基线进行比较，结果如下图所示（第一项为训练期间的表现）。
显而易见，在每个任务类别中，RT-1 都明显优于以前的模型。
研究团队
这个机器人来自谷歌，研究团队的成员也比较庞大，分别来自三个研究团队：
首先是 Robotics at Google，它是 Google Research 下的一个细分领域团队，目前正在探索“如何教机器人可转移的技能”。
并且他们也在不断公开其训练的数据，以帮助推进这一领域的最先进水平。
然后是 Everyday Robots ，它是 X-登月工厂的一个细分领域团队，和谷歌团队一起工作，目前他们正在制造一种新型机器人，一个可以自学的，可以帮助任何人做任何事情的通用机器人。
还有就是 Google Research，它是 Google 公司内部进行各种最先进技术研究的部门，他们也有自己的开源项目，在 GitHub 公开。
项目地址：
https://github.com/google-research/robotics_transformer
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2212.06817
参考链接：
https://robotics-transformer.github.io/
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：Pine
本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/661/406.htm]
