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2024具身智能模型汇总：从训练数据、动作预测、训练方法到Robotics VLM、VLA

news 来源：原创 2025/5/19 1:49:56

前言

本文一开始是属于此文《GRAPE——RLAIF微调VLA模型：通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力》的前言内容之一(该文发布于23年12月底)，但考虑到其重要性，加之那么大一张表格 看下来 阅读体验较差，故抽出取来独立成文且拆分之

当时的前言是

具身的论文解读过很多之后，便会发现整个今24年的具身模型/策略大概如下所示——目前全网独一份「(建议按照从下至上的顺序看，且所有点我都做了详尽而细致的解读，点击下表中对应的文字即可阅读，我后续也会不断完善之——毕竟还有很多并未囊括于下表中，如转载请于文章开头标明作者July及本文链接」

有意思的是，其中的RDT、π0都通过聚合各大机器人数据集先做预训练，然后微调，且它两的参数规模也分别达到了1B、3B

大有类似大语言模型的发展路线，比如

  • 17-20年，以BERT、GPT为代表的预训练-微调模式
    且从GPT3起，模型的参数规模越来越大，慢慢的不再需要针对下游特定任务做微调——一个模型搞定所有任务
  • 途中经历过GPT3.5的RLHF微调
  • 及至到GPT4之后，模型在各方面的能力逼近人类甚至超越人类

你说，是不是有趣？

    第一部分 从训练数据来源、动作预测策略、模型训练方法

    1.1 训练数据来源

    2024年具身前沿模型/策略大汇总说明补充备注典型代表
    第一大块 训练数据来源人类行为视频数据相当于互联网上大规模的视频数据，比如YouTube上的比如DexMV、MimicPlay、字节GR2
    开源数据需要一定的整合比如Open X-Embodiment等
    仿真数据毕竟仿真环境中训练base model，最后真实环境中微调，是常见训练方式1 英伟达的Isaac Sim：整合了物理引擎PhysX、图像渲染引擎RTX、动画/电影描述格式USD
    2 Google的MuJoCo
    人工收集手持夹爪，收集方便umi/fastumi
    动作捕捉，精度较高dexcap
    遥操，精度很高主从机械臂遥操数据ALOHA
    VR遥操Open-television

    1.2 动作预测策略

    2024年具身前沿模型/策略大汇总说明补充备注典型代表
    第二大块 动作预测策略iDP3(改进的3D diffusion policy)可落地在人形机器人上斯坦福iDP3
    3D diffusion policy将3D视觉表示与扩散策略3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations
    Diffusion Policy(还可基于点云)diffusion policy基于扩散模型UMI/dexcap
    Diffusion Transformer(DiT)基于Diffusion Transformer(DiT)改造

    ​清华RDT

    预测与动作扩散器PAD：通过联合去噪同时预测未来图像和动作Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process

    ACT

    ACT基于Transformer

    Mobile ALOHA

    基于下一个token预测技术预测动作token基于类似下个token预测策略
    伯克利Digit

    1.3 模型训练方法

    1.3.1 非Robotics VLM与VLA的训练方法

    2024年具身前沿模型/策略大汇总说明补充备注典型代表

    第三大块

    模型训练方法

    		直接真实环境中RL开训，摒弃仿真真实环境中得到的RL数据微调VLM + 机器人动作微调：RL训练运行创建的数据集，可以用于二次训练，代替人类提供的例子(效果如何 待验证)UC伯克利的Sergey Levine，于24年年底在DAI 2024上的演讲：RLDG——Reinforcement Learning Distilled Generalist
    结合视觉和人类示教与纠正的RL方法，目前暂时还是小众赛道UC伯克利的HIL-SERL
    RL仿真 + VR遥操估计人类动作 + 人类动作到人形机器人的重定向「凡是人形，必涉及到基于AMASS数据集(包括SMPL-X做参数化建模)做人形运动目标的重新定位」 + sim to real(师生学习/策略蒸馏) + VR遥操
    OmniH2O
    RL仿真训本体 + RGB遥操部署Retargeting、Sim-to-Real、RGB Real-time遥控H2O：通过重定向清除不可行的动作，然后仿真训练，最后RGB实时遥操作部署(使用训练好的Sim-to-Real模仿策略进行模仿)
    仿真中训小脑HST(仿真中训练好之后，RGB遥操部署)
    且其真实中训大脑HIT    		HumanPlus：RL仿真训本体 + 人类示教(模仿学习/行为克隆)训大脑
    静态数据训练 + 人类示教比如通过示范数据做行为克隆，更结合前身ALOHA的静态数据做协同训练Mobile ALOHA

    1.3.2 Robotics VLM与VLA的训练方法

    2024年具身前沿模型/策略大汇总说明补充备注典型代表

    第三大块

    模型训练方法

    		预训练的VLA先对VLM基于机器人数据(开源OXE + 自采，或只开源OXE)做二次预训练(模仿人类)变成VLA，再真实环境中微调VLA1 π0：先在高度多样化的开源 + 自采机器人数据上进行预训练——变成了相比不二次预训练情况下更强大的VLA，然后针对所需任务进行微调
    2 RT2和OpenVLA：只在开源OXE上做的预训练
    不用预训练的VLA其考虑到预训练成本较高TinyVLA
    预训练的Robotics VLM针对VLM的二次预训练，通过开源OXE训练VLM变成Robotics VLMOcto：在Open X-Embodiment数据集上进行预训练
    不预训练的Robotics VLM没有针对VLM的二次预训练，而是直接机器人数据微调VLM变成Robotics VLM字节RoboFlamingo：使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM

    第二部分 Robotics VLM和VLA中的动作预测

    2.1 Robotics VLM和VLA中的动作预测

    2024年具身前沿模型/策略大汇总说明补充备注典型代表
    第四大块 Robotics VLM和VLA中的动作预测专门的action head

    基于LSTM

    		Robotics VLM：字节RoboFlamingo
    基于diffusion modelRobotics VLM：Octo
    VLA：TinyVLA(diffusion-based head)
    基于流匹配VLA：π0 (流匹配微调VLM)
    基于Diffusion Transformer(DiT)VLA：CogACT(相比Octo的头 更大)
    基于下一个token预测技术预测动作token对于离散化token动作表示，即指将机器人的每个动作维度分别离散化为 256 个箱子中的一个VLA：RT-2、OpenVLA(相当于RT-2开源版)

    第三部分 借鉴大语言模型的发展之路

    3.1 借鉴大语言模型的发展之路

    2024年具身前沿模型/策略大汇总说明补充备注典型代表
    第五大块 借鉴大语言模型的发展之路预训练-微调模式中把模型搞大需要架构、数据双双具备RDT、π0
    把RLHF引入近具身通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力GRAPE
    把CoT引入具身让具身模型学会逐步推理ECoT
    让VLM充当机器人大脑，做顶层任务规划机器人基础模型(相当于大脑)：用于整体任务规划
    机器人操控模型(相当于小脑)：用于精确控制    		Figure 01、清华ViLA、CoPa
    让大模型来打辅助：推理、规划样样行基于VLM模型GPT-4o和关系关键点约束ReKep
    VLM解释人类演示视频，并为机器人生成任务计划、代码纽约大学：VLM See, Robot Do
    结合「GPT4V的open-world vision能力」和重定向OKAMI

    更多可以查看此文《RoboVLM——通用机器人策略的VLA设计哲学：如何选择骨干网络、如何构建VLA架构、何时添加跨本体数据》

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      文章目录 1 手写防抖函数2 手写节流函数 1 手写防抖函数 函数防抖是指在事件被触发n秒后再执行回调&#xff0c;如果在这n秒内事件又被触发&#xff0c;则重新计时。这可以使用在一些点击请求的事件上&#xff0c;避免因为用户的多次点击向后端发送多次请求。 function debou…...

      编程日记 2025/5/17 18:26:15

      UE 导入sbsar插件

      Substance 3D 插件支持直接在 Unreal Engine 5 和 Unreal Engine 4 中使用 Substance 材质。无论您是在处理游戏、可视化&#xff0c;还是在移动设备、桌面或 XR 上进行部署&#xff0c;Substance 都能提供独特的体验&#xff0c;并优化功能以提高生产力。 Substance 资源平台…...

      编程日记 2025/5/12 11:57:33

      pytorch实现简单的情感分析算法

      人工智能例子汇总&#xff1a;AI常见的算法和例子-CSDN博客 在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤&#xff1a;数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例&#xff0c;使用LSTM模型进行中文情感分析。 1. 数据预处理 首先&#xff0c;我…...

      编程日记 2025/5/12 21:41:50

      Baklib揭示内容中台实施最佳实践的策略与实战经验

      内容概要 在当前数字化转型的浪潮中&#xff0c;内容中台的概念日益受到关注。它不再仅仅是一个内容管理系统&#xff0c;而是企业提升运营效率与灵活应对市场变化的重要支撑平台。内容中台的实施离不开最佳实践的指导&#xff0c;这些实践为企业在建设高效内容中台时提供了宝…...

      编程日记 2025/5/18 8:31:34

      11.[前端开发]Day11-HTML+CSS阶段练习(仿小米和考拉页面)

      一、小米穿戴设备&#xff08;浮动&#xff09; 完整代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"vie…...

      编程日记 2025/5/14 10:57:47

      设计模式学习(二)

      结构型 适配器模式 定义 它允许将一个类的接口转换成客户端期望的另一个接口。适配器模式通常用于使不兼容的接口能够一起工作。 适配器模式的角色 目标接口&#xff08;Target&#xff09;&#xff1a;客户端期望的接口。适配者&#xff08;Adaptee&#xff09;&#xff…...

      编程日记 2025/5/16 23:56:15

      【Docker】快速部署 Nacos 注册中心

      【Docker】快速部署 Nacos 注册中心 引言 Nacos 注册中心是一个用于服务发现和配置管理的开源项目。提供了动态服务发现、服务健康检查、动态配置管理和服务管理等功能&#xff0c;帮助开发者更轻松地构建微服务架构。 仓库地址 https://github.com/alibaba/nacos 步骤 拉取…...

      编程日记 2025/5/15 4:57:44

      大白话讲清楚embedding原理

      Embedding&#xff08;嵌入&#xff09;是一种将高维数据&#xff08;如单词、句子、图像等&#xff09;映射到低维连续向量的技术&#xff0c;其核心目的是通过向量表示捕捉数据之间的语义或特征关系。以下从原理、方法和应用三个方面详细解释Embedding的工作原理。 一、Embe…...

      编程日记 2025/5/16 3:19:29