機(jī)器人領(lǐng)域出了個(gè)「RoboGPT」：一個(gè)模型處理不同感官輸入，來(lái)自谷歌｜開(kāi)源

Pine 2022-12-15 14:11:09 來(lái)源：量子位

Pine 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

懶得打掃房間，那就直接交給機(jī)器人來(lái)做吧。

想吃零食了，機(jī)器人也能幫你服務(wù)，薯片和紙巾都給你貼心備好。

而且，這個(gè)機(jī)器人只需要一個(gè)單一的預(yù)訓(xùn)練模型，就能從不同的感官輸入?（如視覺(jué)、文本等）中生成命令，來(lái)執(zhí)行多種任務(wù)。

要知道，在以往機(jī)器人執(zhí)行命令時(shí)，處理這些不同的任務(wù)時(shí)， IO 規(guī)范、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)和目標(biāo)等都是不一樣的。

現(xiàn)在，這個(gè)問(wèn)題谷歌解決了，他們研究出了適用于機(jī)器人領(lǐng)域的Transformer模型：RT-1，甚至被人戲稱(chēng)為RoboGPT。

△圖源：推特@Jim Fan

更重要的是，RT-1代碼已開(kāi)源！

具體原理

先來(lái)整體看看RT-1，它執(zhí)行任務(wù)主要依靠的就是：7+3+1。

所謂7，是指它的手臂有7個(gè)自由度，分別是x，y，z，滾動(dòng)，俯仰，偏航，手爪開(kāi)口。

3是指基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)的三個(gè)維度，即在地面運(yùn)動(dòng)時(shí)的x，y，偏航。

1則指RT-1的整體控制，即切換這三種模式：控制手臂，基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)，或終止任務(wù)。

△圖源：Everyday Robots

而RT-1執(zhí)行任務(wù)時(shí)，它的底層邏輯還是純粹的監(jiān)督式學(xué)習(xí)，要做好監(jiān)督式學(xué)習(xí)，就得具備兩個(gè)條件：

豐富的數(shù)據(jù)集?和強(qiáng)大的神經(jīng)結(jié)構(gòu)。

首先是數(shù)據(jù)集，RT-1是在一個(gè)大規(guī)模的、真實(shí)世界的機(jī)器人數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的，可以用4個(gè)數(shù)字來(lái)概括：13萬(wàn)、700+、13、17，分別表示：

• 包括13萬(wàn)個(gè)片段；
• 涵蓋700多個(gè)任務(wù)；
• 使用了13個(gè)機(jī)器人；
• 歷時(shí)17個(gè)月。

然后就是RT-1的結(jié)構(gòu)了，它執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程如下圖所示。

具體來(lái)說(shuō)，圖像和文本先通過(guò)ImageNet預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（EfficientNet）進(jìn)行處理。

在這其中，為了確保文本和圖像同路能夠很好地被整合在一起，RT-1還使用了FiLM層，這是一種通過(guò)語(yǔ)言嵌入來(lái)調(diào)節(jié)視覺(jué)活動(dòng)的經(jīng)典技術(shù)。

這樣一來(lái)，RT-1便能很好地提取與手頭任務(wù)相關(guān)的視覺(jué)特征。

然后這些視覺(jué)特征會(huì)被Token Learner模塊計(jì)算成一組緊湊的token傳遞給Transformer，這使得機(jī)器人的推理速度能夠提高2.4倍以上。

接下來(lái)Transformer會(huì)來(lái)處理這些token并產(chǎn)生離散化的操作token，而操作token便是一開(kāi)始說(shuō)的那個(gè)7+3+1了。

通過(guò)控制手臂，基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)以及模式便能夠執(zhí)行任務(wù)了。

在執(zhí)行任務(wù)的整個(gè)過(guò)程中，RT-1還會(huì)以3Hz的頻率執(zhí)行閉環(huán)控制和命令操作，直到產(chǎn)生終止操作或用完預(yù)先設(shè)置的時(shí)間步驟數(shù)。

不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，既然這個(gè)機(jī)器人能夠執(zhí)行多任務(wù)，那它執(zhí)行通用任務(wù)時(shí)的能力到底如何呢？

研究人員分別測(cè)試了RT-1對(duì)干擾物數(shù)量（第一行）、不同背景和環(huán)境（第二行）以及真實(shí)場(chǎng)景（第三行）的魯棒性。

并與其他基于模仿學(xué)習(xí)的基線進(jìn)行比較，結(jié)果如下圖所示（第一項(xiàng)為訓(xùn)練期間的表現(xiàn)）。

顯而易見(jiàn)，在每個(gè)任務(wù)類(lèi)別中，RT-1都明顯優(yōu)于以前的模型。

研究團(tuán)隊(duì)

這個(gè)機(jī)器人來(lái)自谷歌，研究團(tuán)隊(duì)的成員也比較龐大，分別來(lái)自三個(gè)研究團(tuán)隊(duì)：

首先是Robotics at Google，它是Google Research下的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)，目前正在探索“如何教機(jī)器人可轉(zhuǎn)移的技能”。

并且他們也在不斷公開(kāi)其訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，以幫助推進(jìn)這一領(lǐng)域的最先進(jìn)水平。

然后是Everyday Robots?，它是X-登月工廠的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)，和谷歌團(tuán)隊(duì)一起工作，目前他們正在制造一種新型機(jī)器人，一個(gè)可以自學(xué)的，可以幫助任何人做任何事情的通用機(jī)器人。

還有就是Google Research，它是Google公司內(nèi)部進(jìn)行各種最先進(jìn)技術(shù)研究的部門(mén)，他們也有自己的開(kāi)源項(xiàng)目，在GitHub公開(kāi)。

項(xiàng)目地址：
https://github.com/google-research/robotics_transformer

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2212.06817

參考鏈接：
https://robotics-transformer.github.io/