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李飞飞团队再造黑科技!机器人自学家务样样精通,开源代码了解一下?

时间:2025-01-14 21:09:18 347浏览 收藏

编程并不是一个机械性的工作,而是需要有思考,有创新的工作,语法是固定的,但解决问题的思路则是依靠人的思维,这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《李飞飞团队再造黑科技!机器人自学家务样样精通,开源代码了解一下?》,文章讲解的知识点主要包括,如果你对科技周边方面的知识点感兴趣,就不要错过golang学习网,在这可以对大家的知识积累有所帮助,助力开发能力的提升。

家务机器人技术取得突破性进展,如今已能熟练完成倒茶、叠衣服等复杂任务。

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然而,并非所有家务机器人均能达到如此流畅的程度。李飞飞团队研发的新方法,通过分解任务动作、标记关键点并设定操作规则,赋予机器人完成复杂家务的能力。更重要的是,机器人还能自主学习,不断提升技能水平。

以倒茶为例,机器人首先利用摄像头识别茶杯、茶壶的位置和形状,确定关键点(例如茶杯中心点和把手中心点)。然后,ReKep技术会提供一系列规则,指导机器人以合适的角度、力度和方式抓取、倾倒茶水。

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让机器人完成看似简单的动作实属不易。如果没有ReKep技术,机器人要熟练完成各种家务,可能还需要很长时间。

回顾今年三月,李飞飞团队的家务机器人只能完成简单的擦桌子、切水果等任务:

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而仅仅半年后,它已进化为多功能家务助手:

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目前,ReKep技术的论文和代码已开源:

论文标题:ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.01652

项目网站:https://rekep-robot.github.io/

项目代码:github.com/huangwl18/ReKep

技术解读:

ReKep方法将操作任务编码为约束,无需手动标注。它利用Python函数将3D关键点映射为数值成本,从而表示复杂的空间和时间关系。该框架可自动生成约束,高效地从自然语言指令和RGB-D图像中指定任务。

实验结果:

实验涵盖倒茶、回收垃圾等多种任务,结果表明ReKep具有较高的成功率,展现了其在自动化操控任务中的巨大潜力。

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团队成员介绍: (此处省略团队成员图片和详细介绍,保持原文大意不变) 李飞飞团队,包括Wenlong Huang, Chen Wang, Yunzhu Li, Ruohan Zhang等成员,共同完成了这项突破性研究。

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