Video Prediction Policy

简介:

一种基于视频扩散模型的多任务灵巧手操控通用机器人策略

功能:

- 多任务灵巧手操控:VPP支持多种任务,如放置、杯直立、重定位、堆叠、传递、按压、拔插、开启等。

- 视频扩散模型(VDMs):VPP基于视频扩散模型,能够预测未来图像序列,理解物理动力学。

- 预测性视觉表示:VPP利用VDMs中的视觉表示来反映物理世界的演变。

- 统一视频生成训练目标:通过结合多样化的数据集,VPP能够提升预测视觉表示的质量。

- 模拟环境与真实世界测试:VPP在CALVIN基准和MetaWorld基准等模拟环境,以及Panda臂操控和XHand灵巧手操控等真实世界任务中进行了广泛的测试。

- 相对改进与成功率提升:在Calvin ABC-D基准测试中,VPP实现了28.1%的相对改进,并在复杂任务中提高了28.8%的成功率。

- 单一通用策略:VPP使用单一通用策略,通过不同的指令来执行多样化的任务。

需求人群:

"目标受众为机器人研究者、自动化工程师以及人工智能领域的专业人士。VPP提供了一种新的、高效的解决方案,用于处理多任务灵巧手操控问题,这对于自动化和智能制造领域尤为重要。"

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