需求人群:
"Helpful DoggyBot适合于科研人员、机器人爱好者和自动化领域的专业人士。它为研究和开发四足机器人提供了一个平台,可以用于探索机器人在家庭、救援和其他需要复杂交互的环境中的应用。"
使用场景示例:
在家庭环境中按照用户的指令取回玩具
在救援场景中攀爬障碍物并执行搜索任务
在自动化仓库中进行货物搬运
产品特色:
前端夹持装置用于物体操作
低级控制器在模拟环境中训练,实现攀爬和全身倾斜等敏捷技能
使用预训练的视觉-语言模型(VLMs)进行语义理解和命令生成
无需实际数据收集或训练即可在新环境中零样本泛化完成任务
能够理解用户的指令并执行相应的操作
在室内环境中具有较高的可达性和通过性
支持与人类互动,执行室内技能任务
使用教程:
1. 安装并配置所需的硬件和软件环境
2. 下载并安装Helpful DoggyBot的代码
3. 根据文档设置机器人的低级控制器
4. 配置视觉-语言模型以理解特定命令
5. 在模拟环境中进行初步测试,确保机器人能够执行基本操作
6. 在实际环境中部署机器人并进行任务测试
7. 根据测试结果调整机器人的参数和操作逻辑
8. 持续监控机器人的性能并进行必要的维护
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四足机器人室内移动操作系统
Helpful DoggyBot是一个四足机器人室内移动操作系统,它通过前端夹持装置进行物体操作,使用在模拟环境中训练的低级控制器实现敏捷技能,如攀爬和全身倾斜。此外,它还结合了预训练的视觉-语言模型(VLMs)进行语义理解和命令生成。该系统在没有实际数据收集或训练的情况下,能在未见过的环境中零样本泛化完成任务,如按照用户的指令在攀爬过后的床边取回随机放置的玩具,成功率达到60%。
先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务
Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。
大规模图像描述数据集,提供超过16M的合成图像描述。
PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集,它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义,可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。
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