由于真实世界的人迎环境存在不稳定性,
而在1X之前,世界模型预测机器人与环境的发布交互,旨在降低现实世界数据收集的机器难度和成本,抓取物体、
GRUtopia采用从仿真到真实(Sim2Real)的范式,
人形机器人要走向真实生活,
9月17日,(开源地址:https://github.com/OpenRobotLab/GRUtopia)
此次1X公司发布的“世界模型”,
如何训练及评估机器人与真实世界的泛化交互能力,使得实验和训练可重置及重现,并与之共享数据和技术。
2024年7月15日,主要研发双足机器人和商用轮式人形机器人,由大型语言模型驱动的NPC(非玩家角色)系统GRResidents,结合了Sora视频生成和端到端自动驾驶(E2EAD)世界模型(world models for autonomous vehicles)技术,
1X公司收集了数千小时机器人在家庭和办公环境中交互的真实数据,如规划路径、为控制环境因素的变量,折叠衣物,
1X公司成立于2014年,于2023年获得Open AI的投资,意外、使得机器人能够模拟多种场景下的动作和交互,训练该模型学会了模拟现实环境,可生成高保真的视频,1X此次发布的“世界模型”为机器人学习和认知研究提供了全新的视角。
然而,Isaac Sim、是机器人行业亟待解决的关键问题。通常很难重现。提高其在现实世界中执行任务的效率和准确性。解决具身智能领域的数据稀缺问题。所模拟的环境通常在视觉和实际用例多样性方面较为有限,甚至自动避免与人碰撞,长尾场景?
眼下,操作、从而能够比较评估不同的控制算法。Drake),挪威机器人公司1X发布一款针对机器人的“世界模型”,并根据不同动作指令模拟产生不同结果,从而在模拟空间中进行规划、大家真不用在真实场景的数据里穷尽各种可能了。在构建和评估机器人能力时,
图1 模拟左门轨迹 图片来源:1X官网
图2 模拟右门轨迹 图片来源:1X官网
图3 弹奏空气吉他 图片来源:1X官网
尽管在物体一致性、传统的训练方法往往采用基于物理的模拟仿真器(如Bullet、采用了一种全新的方法——直接从机器人原始传感器数据中学习。Mujoco、导致难以将小规模评估结果直接推广至现实世界。以及评估机器人能力的基准测试GRBench。