Dec 13, 2022 · We argue that one of the keys to the success of such general robotic models lies with open-ended task-agnostic training, combined with high-capacity architectures that can absorb all of the diverse, robotic data. In this paper, we present a model class, dubbed Robotics Transformer, that exhibits promising scalable model properties.

RT-1 takes a short sequence of images and a task description in natural language as input and outputs an action for the robot to execute at each time step.

RT-1的输入是一小段图像序列和用文本描述的任务，输出是机器人每个time step要执行的action。 由于在添加新指令时不对特定技能做任何假设，所以系统很容易扩展，可以不断提供更多样化的数据来提高其能力。 潜在应用. 局限性. 两指机械臂，速度较慢，视频中加速4倍仍然很慢。 可能在于RT-1的整个闭环控制中模型过多，推理速度叠加起来就很慢，因此只能做到3Hz.

Jan 1, 2024 · RT-1通过将一系列图像 (6张)传递给在ImageNet上预训练的 EfficientNet-B3 模型获得图像的token.该模型接受6张分辨率为300×300的图像作为输入，并从最后一层卷积层输出一个形状为9×9×512的空间特征图。 这里,作者在将图像输入到Transformer主干网络之前，不对图像进行分块转化为token。 相反，作者将EfficientNet输出的特征图展平成81个视觉token，然后将这些视觉token传递给网络的后续层。

Apr 15, 2024 · 在该数据集的基础之上， 基于模仿学习中行为克隆学习范式，把 Transformer 应用机器人的操纵任务上，提出了 RT-1 模型。 RT-1，它可以把相机图片、指令与电机命令作为输入，即可对高维的输入与输出进行编码。 RT-1 的架构、 数据集 、以及评估概览，可见图1所示。 最终，实验表明 RT-1 可以展示较强的 泛化能力 和鲁棒性，可见图1.b，且可以执行长期任务。 该系统主要的贡献：RT-1 是一个高效的模型，可以吸收大量的数据，可高效的泛化，且可实时对 …

我们提出了一种新颖的架构,称为RT-1 (Robotics Transformer 1),通过将高维输入和输出 (包括相机图像、指令和电机命令)编码成紧凑的token表示以供Transformer使用,可以在运行时进行高效推理,使实时控制成为可能。 我们的贡献是RT-1模型以及在大规模真实世界机器人任务的数据集上对该模型的实验。 我们的实验不仅证明了与先前技术相比,RT-1可以显著改进泛化和鲁棒性,还评估和整合了模型和训练数据集组成中的许多设计选择。 我们的结果表明,RT-1可以以97%的成功率执 …

Jul 26, 2023 · RT-1是一种RoboticsTransformer模型，旨在通过大规模、多样化的机器人任务数据进行开放式训练，以实现对新任务的零样本学习能力。 该模型利用Transformer架构处理图像、文本指令和电机控制，通过高效的数据集和大容量网络设计克服挑战。 研究证明，RT-1能够在多个环境中进行实时推理控制，展示了多任务和语言条件下的学习能力。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Jan 31, 2024 · 该系统主要的贡献：RT-1 是一个高效的模型，可以吸收大量的数据，可高效的泛化，且可实时对机器人进行控制。 RT-1 的输入由图片序列、自然语言指令构成，输出由机械臂运动的目标位姿 ( Toll , pitch gaw , gripper stαtus)、基座的运动 、模式转换指令构成。 机器人有三个模式，分别是：控制机械臂、基座、或者终止。 模型. RT-1 的模型架构可见图3所示。 接下来，自上而下的详细介绍模型架构。 图3 RT-1架构. Instruction and image tokenization. RT-1 中 …

Dec 13, 2022 · RT-1执行闭环控制，并以3hz的频率命令动作. 整体结构. 文章浏览阅读2.2k次，点赞53次，收藏34次。 通过从大型、多样化的任务识别数据集转移知识，现代机器学习模型可以解决特定的下游任务，无论是。 虽然这种能力已经在计算机视觉、自然语言处理或语音识别等其他领域得到了证明，但它仍有待于机器人领域的展示，因为难以收集真实世界的机器人数据，因此模型的泛化能力尤其关键 the generalization capabilities of the models are particularly critical。 _rt …

This is the completion of google's rt-1 project code and can run directly. You can view the google source code here: robotics_transformer. RT-1 dataset: robotics_transformer_dataset. …