《解锁GPT4控制机器人 的正确姿势》脑图

《解锁GPT4控制机器人 的正确姿势》

欢迎观看“解锁GPT4控制机器人的正确姿势”视频。在这部视频中，我们将探索VoxPoser是如何利用OpenAI的最新GPT-4架构，对机器人进行智能操作和控制的。我们将通过实例详细讲解如何利用大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLM）的交互，为各种操纵任务生成密集的6-DoF末端执行器路径点。

• 项目标题：VoxPoser：用于机器人操控的可组合3D价值图，该项目由Stanford University和University of Illinois Urbana-Champaign的研究团队完成。

• 研究目标：利用大型语言模型（LLMs）合成机器人轨迹，即为各种操纵任务给定开放集的指令和开放集的对象的一系列密集的6-DoF末端执行器路径点。

• 主要方法：首先观察到LLMs擅长根据自由形式的语言指令推断功能和约束。更重要的是，通过利用它们的编码写作能力，它们可以与视觉-语言模型（VLM）交互，以组成3D价值地图，将知识落实到代理的观察空间中。

• 重要应用：组成的价值地图然后被用于基于模型的计划框架中，从零开始合成对动态扰动具有鲁棒性的闭环机器人轨迹。该框架可以从在线体验中受益，通过有效地学习涉及丰富接触交互的场景的动态模型。

• 实验验证：在模拟和真实的机器人环境中进行了大规模的研究，展示了该方法执行大量日常操作任务（用自然语言指定）的能力。

• 项目网站：voxposer.github.io。