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“具身智能小鎮(zhèn)”來了!機器人逛超市買菜滿街跑,AI充當NPC,來自上海AI Lab

人工智能
今年5月,該團隊還發(fā)布了具身多模態(tài)大模型Grounded 3D-LLM,能夠自動化生成物體到局部區(qū)域的場景描述與具身對話數(shù)據(jù),有效緩解了目前三維場景理解的局限性。

超逼真的機器人小鎮(zhèn)來了!

在這里,機器人可以像人一樣在超市里購物:

買菜回家做飯:

在辦公室里接咖啡(旁邊還有人類同事):

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不只有人形機器人,機器狗、臂式機器人也在這個“城市”里穿梭自如。

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這就是由上海AI實驗室最新提出的首個模擬交互式3D世界:GRUtopia(中文名:桃源)。

在這里,由多達100k個交互式、帶精細注釋的場景自由組合成逼真城市環(huán)境。

包含室內室外,餐廳、超市、辦公室、家庭等89個不同場景類別。

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由大模型驅動的NPC,可以在這個世界里和機器人對話交互。

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這樣一來,各種機器人能在虛擬小鎮(zhèn)里完成各種行為模擬,也就是最近流行的Sim2Real路線,能大幅降低具身智能現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)收集難度和成本。

該項目計劃開源,現(xiàn)階段在GitHub上已提供demo安裝指南。

安裝成功后,就能在demo里控制一個人形機器人在房間內活動,并支持調整不同視角。

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機器人的虛擬桃源

其核心工作共有三項:

  • GRScenes
  • GRResidents
  • GRBench

其中,GRScenes是一個包含大規(guī)模場景數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。

它極大程度上擴展了機器人可以活動和操作的環(huán)境范圍,此前的工作更聚焦于家庭場景。

該研究表示,他們的目標是將通用機器人的能力擴展到各種服務場景,比如超市、醫(yī)院等。同時覆蓋室內室外環(huán)境,包括游樂園、博物館、展覽館等。

對于各個場景,他們都進行了精細高質量建模,100 個場景包含 96 個類別的 2956 個交互式物體和 22001 個非交互式物體。

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GRResidents是一個NPC系統(tǒng)。

它由大模型驅動,同時對模擬環(huán)境中的場景信息非常了解。因此NPC可以推斷物體之間的空間關系,參與動態(tài)對話和任務分配。

借助于這個系統(tǒng),GRUtopia可以生成海量場景任務供機器人完成。

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通過與人類進行交叉驗證,NPC系統(tǒng)在描述和定位對象上的準確率都不錯。

在描述實驗中,讓NPC系統(tǒng)隨機選擇一個物體進行描述,人類能找到對應物體就算成功。

在定位實驗中則反過來,如果NPC系統(tǒng)能根據(jù)人類給出的描述找到對應物體就算成功。

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調用不同大模型的成功率不盡相同,綜合來看GPT-4o的表現(xiàn)最好。

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GRBench是一個評估具身智能表現(xiàn)的benchmark。

它包含3個基準,涉及目標定位導航(Object Loco-Navigation)、社交定位導航(Social Loco-Navigation)和定位操作(Loco-Manipulation),這三種評估的難度逐漸遞增。

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為了分析NPC和控制API的性能,研究提出了基于LLM和VLM的基線,以驗證基準設計的合理性。

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實驗結果表明,與隨機策略相比,在所有基準測試中,使用大型模型作為后端代理的表現(xiàn)都更好。

而且Qwen-VL在對話上的表現(xiàn)超過了GPT-4o。

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最后整體對比來看,GRUtopia其他平臺在各個維度上都更強大。

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該研究工作由上海人工智能實驗室OpenRobot Lab領銜。

該實驗室聚焦研究具身通用人工智能,致力于構建軟硬虛實一體化的通用機器人算法體系。

今年5月,該團隊還發(fā)布了具身多模態(tài)大模型Grounded 3D-LLM,能夠自動化生成物體到局部區(qū)域的場景描述與具身對話數(shù)據(jù),有效緩解了目前三維場景理解的局限性。

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論文地址:https://arxiv.org/abs/2407.10943

GitHub地址:https://github.com/openrobotlab/grutopia?tab=readme-ov-file

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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