机器人模型解释:机器人团队需要知道的
机器人控制视觉语言行动模型的实用指南:RT-2,OpenVLA,Octo.它们如何工作,何时使用,以及部署考虑.
什么是VLA模型?
视觉语言行动 (VLA) 模型将视觉观测和语言指示作为输入和直接输出机器人操作.它们结合了视觉语言模型 (VLM) 的视觉理解与基于机器人示范数据训练的运动控制能力. 想象它们是机器人控制的基础模型.
关键VLA模型的比较
RT-2 (谷歌深思):55B参数,强大通用化,不公开可用.OpenVLA (斯坦福/伯克利):7B参数,开源,可根据定制数据进行细节调整.Octo (伯克利):93M参数,快速推断,支持多种机器人实施. π0 (物理智能):基于扩散的VLA,强大的巧妙操纵.
- 限量计算的研究:Octo
- 为了调整定制任务:OpenVLA
- 对于最高容量: π0 (如果可用)
部署问题
视频控制模式需要GPU推理 (通常是RTX 3090或更好的).推理延迟范围从50ms (Octo) 到500ms+ (OpenVLA 7B). 行动分量帮助弥合缓慢推理和快速控制循环之间的差距. 50
什么是VLA模型?
视觉语言行动 (VLA) 模型将视觉观测和语言指示作为输入和直接输出机器人操作.它们结合了视觉语言模型 (VLM) 的视觉理解与基于机器人示范数据训练的运动控制能力. 想象它们是机器人控制的基础模型.
关键VLA模型的比较
RT-2 (谷歌深思):55B参数,强大通用化,不公开可用.OpenVLA (斯坦福/伯克利):7B参数,开源,可根据定制数据进行细节调整.Octo (伯克利):93M参数,快速推断,支持多种机器人实施. π0 (物理智能):基于扩散的VLA,强大的巧妙操纵.
- 限量计算的研究:Octo
- 为了调整定制任务:OpenVLA
- 对于最高容量: π0 (如果可用)
部署问题
视频控制模式需要GPU推理 (通常是RTX 3090或更好的).推理延迟范围从50ms (Octo) 到500ms+ (OpenVLA 7B). 行动分量帮助弥合缓慢推理和快速控制循环之间的差距. 50