Meta和紐約大學合作開發(fā)的機器人框架OK-Robot，讓我們離實現機器人收拾房間的目標又近了一步。
這一新型開放知識型機器人框架融合了前沿的視覺語言模型(VLMs，例如GPT-4V)來識別物體，預先訓練好的機器人抓取模型，以及經過實戰(zhàn)考驗的算法，如1968年的A*算法用于導航。
不同于其他機器人框架，OK-Robot無需預訓練，就可以在真實家庭環(huán)境中運行。據數據顯示，在10個真實的家庭環(huán)境中運行OK-Robot，在開放式拾取和放置任務中達到了58.5%的成功率，如果是干凈整潔的環(huán)境，性能能提升到82%。這一成果為機器人在家庭環(huán)境中執(zhí)行日常任務提供了新的可能性。
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