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斯坦福团队:喊话就能指导机器人 网友:特斯拉搞快点(图)
2024-4-17 16:57
|
发布者:
青青草
|
查看:
5
|
评论:0
|
来自: 量子位
摘要:
斯坦福的ALOHA家务机器人团队,发布了最新研究成果——项目名为Yell At Your Robot(简称YAY),有了它,机器人的“翻车”动作,只要喊句话就能纠正了!而且机器人可以随着人类的喊话动态 ...
斯坦福的ALOHA家务机器人团队,发布了最新研究成果—— 项目名为Yell At Your Robot(简称YAY),有了它,机器人的“翻车”动作,只要喊句话就能纠正了! 而且机器人可以随着人类的喊话动态提升动作水平、即时调整策略,并根据反馈持续自我改进。
比如在这个场景中,机器人没能完成系统设定的“把海绵放入袋子”的任务。 这时研究者直接朝它喊话,“用海绵把袋子撑得再开一些”,之后就一下子成功了。
而且,这些纠正的指令还会被系统记录下来,成为训练数据,用于进一步提高机器人的后续表现。 有网友看了说,既然已经能朝着机器人喊话了,那汽车是不是也快点安排上,还在线点名特斯拉和其自动驾驶软件总监Ashok Elluswamy。
成果发布后,前谷歌机器人高级研究员Eric Jang,前DeepMind研究员、斯坦福客座教授Karol Hausman等一众大佬也纷纷表示了肯定和赞许。
那么,用喊话调整的机器人,都能实现什么样的动作呢?
喊话就能发号施令
利用YAY技术调教后,机器人以更高的成功率挑战了物品装袋、水果混合和洗盘子这三项复杂任务。 这三种任务的特点是都需要两只手分别完成不同的动作,其中一只手要稳定地拿住容器并根据需要调整姿态,另一只手则需要准确定位目标位置并完成指令,而且过程中还涉及海绵这种软性物体,拿捏的力度也是一门学问。 以打包装袋这个任务为例,机器人在全自主执行的过程中会遇到各种各样的困难,但通过喊话就能见招拆招。 只见机器人在将装袋的过程中不小心把海绵掉落了下来,然后便无法再次捡起。 这时,开发者直接朝它喊话,口令就是简单的“往我这边挪一挪,然后往左”。 当按照指令做出动作后,第一次还是没成功,但机器人记住了“往左”这个指令,再次左移之后便成功把海绵捡起来了。
但紧接着就出现了新的困难——袋子的口被卡住了。 这时只要告诉它再把袋子打开一点点,机器人就“心领神会”,调整出了一系列后续动作,并最终成功完成任务。
而且不只是能纠正错误,任务的细节也能通过喊话实时调整,比如在装糖的任务中,开发者觉得机器人拿的糖有点多了,只要喊出“少一点”,机器人就会将一部分糖果倒回盒子。
进一步地,人类发出的这些指令还会被系统记录并用作微调,以提高机器人的后续表现。 比如在刷盘子这项任务中,经过微调之后的机器人清洁力度更强,范围也变大了。
统计数据表明,机器人在经历这种微调之后,平均任务成功率提高了20%,如果继续加入喊话指令还能继续提高。
而且这样的指令-微调过程可以迭代进行,每迭代一次机器人的表现都能有所提升。
那么,YAY具体是如何实现的呢? 人类教诲“铭记在心” 架构上,整个YAY系统主要由高级策略和低级策略这两个部分组成。 其中高级策略负责生成指导低级策略的语言指令,低级策略则用于执行具体动作。
具体来说,高级策略将摄像头捕捉到的视觉信息编码,与相关知识结合,然后由Transformer生成包含当前动作描述、未来动作预测等内容的指令。 而低级策略接收到语言指令后,会解析这些指令中的关键词,并映射到机器人关节的目标位置或运动轨迹。 同时,YAY系统引入了实时的语言纠正机制,人类的口头命令优先级最高——经识别后,直接传递给低级策略用于执行。
且在这个过程中命令会被系统记录并用于微调高级策略——通过学习人类提供的纠正性反馈,逐渐减少对即时口头纠正的依赖,从而提高长期任务的自主成功率。 在完成基础训练并已经在真实环境中部署后,系统仍然可以继续收集指令信息,不断地从反馈中学习并进行自我改进。
作者简介
本项目的第一作者是斯坦福大学的学生研究员Lucy X. Shi,2019年毕业于人大附中后进入南加州大学就读计算机科学专业。 其间,Lucy曾到英伟达实习研究多模态大模型,并曾与知名AI学者Jim Fan博士合作。 她的论文曾连续两年被机器人顶会CoRL收录,还入选过NeurIPS,本人还被DeepMind邀请发表过演讲。
Lucy的导师Chelsea Finn是斯坦福计算机科学和电气工程系助理教授,谷歌学术论文引用数超4.7万,此前还在Google Brain工作过一段时间。 包括本项目在内,在ALOHA团队发表的一系列论文当中,Finn总是作为通讯作者出现。 此外,ALOHA团队的Tony Z. Zhao、Sergey Levine等研究人员,也是本文的共同作者。
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