로봇 유틸리티 모델(줄여서 RUM)은 로봇 공학을 위한 AI 교육 발전을 위한 새로운 연구 개발 영역입니다. RUM은 컴퓨터 과학 조교수인 Lerrel Pinto와 뉴욕 대학교 팀이 만들었습니다.
이번 오픈소스 연구 프로젝트 수천 개의 작업 사례를 훈련하고 작업을 성공시키고 싶지 않을 때 로봇에 대한 훈련을 일반화하려고 시도합니다. 제로샷 상황 또는 보이지 않는 환경.
최근 폭발적인 휴머노이드 휴머노이드 및 기타 폼 팩터 로봇을 도입하려는 노력과 함께 개발 프로젝트 집으로수십 년의 훈련 시간이 필요하지 않은 모델 훈련 프로토콜의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
Lerrel과 그의 팀은 문이나 서랍을 여는 것과 같은 간단한 작업을 가능하게 하는 것부터 시작했습니다. 이러한 간단한 사용 사례에서 연구원들은 다양하지만 고품질의 데이터를 훈련하려고 시도했습니다.
예를 들어, 이는 40개의 서로 다른 환경에서 25개의 예시를 학습하는 것과 5개의 서로 다른 환경에서 200개의 예시를 학습하는 것을 의미합니다.
NYU 팀은 제로샷 상황에서 성공당 평균 1.31번의 시도로 90%의 정확도를 보고했습니다.
로봇 실용 모형은 어떻게 작동합니까?
“The Stick”은 RUM 데이터 훈련에 사용되는 저렴한 그리퍼입니다. iPhone과 Amazon의 표준 그래버를 사용합니다. | 크레딧: 로봇 실용 모형 팀
작업 훈련을 위해 팀은 기성 부품이 포함된 “The Stick”을 발명했습니다. 스마트폰은 문을 여는 등 작업이 완료되면서 현장의 모든 데이터를 캡처한다.
스틱이 사용하는 접이식 흡입 도달기/그래버 도구 Amazon에서 제공하며 iPhone 12 Pro 이상 모델과 3D 프린팅 휴대폰 홀더를 통합합니다. 그리퍼 유닛 전체 30달러 미만으로 제작 가능.
이 소프트웨어는 iPhone Pro의 카메라와 LiDAR 센서를 사용하여 로봇 유틸리티 모델에 대한 다중 모드 데이터를 캡처합니다.
스틱 그리퍼도 동일합니다. 엔드 이펙터 Lerrel의 NYU 연구소에서 작업 테스트를 수행하고 모델의 정확성을 검증하는 데 사용하는 로봇 중 하나인 Hello Robot의 Stretch 로봇에서 사용됩니다.
모방 학습 개념은 데이터 수집을 단순화하고 데이터 다양성 목표로 인해 확산 모델 훈련의 일부 초기 작업과 다릅니다.
다음과 같은 프로젝트 스탠포드 모바일 ALOHA 단 몇 번의 훈련 반복 후에 모델이 충분한 정확도로 훈련될 수 있음을 입증했습니다. 그러나 모바일 ALOHA 훈련은 ALOHA 방법이 더 빨리 학습하지만 RUM만큼 일반화할 수 있는 것으로 보이지 않습니다.
NYU 팀은 RUM의 장점을 홍보합니다.
초기 연구에 따르면 로봇 유틸리티 모델은 공간 일반화, 객체 일반화 및 장면 일반화에서 모바일 ALOHA보다 우수합니다. 교수에 따르면 얼룩말RUM 접근 방식에는 다양한 환경에서 더 많은 훈련 데이터가 필요합니다.
올해 초, 로봇 보고서 스탠포드 대학교 박사님과 이야기를 나눴습니다. 학생 쳉치 그의 것에 대해 연구 로봇 응용 분야에 AI 모델을 사용하는 방법에 관한 최근 간행물이 있습니다.
또한 이 전략을 사용하면 기본 작업을 작업 체인으로 연결할 수 있습니다. 따라서 로봇은 각 작업을 개별적으로 학습한 후 서랍을 열고, 숟가락을 들고, 테이블 위의 유리잔에 액체를 저어줄 수 있습니다.
또한 팀은 ChatGPT를 사용하여 로봇이 작업을 시도한 후 장면을 평가하고 로봇이 작업을 완료했는지 확인하고 있습니다. 로봇은 온보드 카메라를 사용하여 장면의 이미지를 획득하고 이를 ChatGPT로 보냅니다. 이는 전체 작업의 루프를 닫는다고 연구원들은 말했습니다.
연구원들은 Hello Robot Stretch를 사용합니다.
Stretch 3는 휴대성이 뛰어나고 가벼우며 처음부터 사람들 주변에서 작업할 수 있도록 설계되었습니다. | 크레딧: 헬로 로봇
로봇 유틸리티 모델 프로젝트는 로봇 유틸리티 모델 프로젝트가 어떻게 이루어지는지 보여주는 한 예일 뿐입니다. 헬로로봇 전진하고있다 일체 포함 새롭고 복잡한 사용 사례에서 로봇 공학 채택을 가속화하기 위한 연구 개발. Hello Robot은 몇 안 되는 로봇 중 하나입니다. 모바일 조작 회사 테스트를 시작할 준비가 되었습니다 집에서.
더 많은 자유도를 가진 더 복잡한 휴머노이드 로봇과 달리 Stretch 3 로봇은 집에 배치할 수 있는 위협적이지 않고 안정적인 로봇 플랫폼이라고 회사는 말했습니다.
헬로로봇은 이미 일상 업무 및 집안일 지원과 함께 주체성을 되찾기 위한 자율적인 방법을 찾고 있는 장애가 있는 최종 사용자에게 다수의 Stretch 3 로봇을 판매했다고 밝혔습니다.
Hello Robot은 Stretch의 상업적 디자인 외에도 R&D 커뮤니티를 장려하고 플랫폼에서 오픈 소스 개발을 지원했다고 말했습니다.
헬로로봇(Hello Robot)의 공동 창업자이자 최고기술책임자(CTO)인 찰리 켐프(Charlie Kemp)도 Georgia Tech의 의료 로봇 공학 연구소그는 부교수였습니다. 그는 연구 커뮤니티가 어떻게 기능하는지 이해하고 있으며 전 세계 기관의 동료 및 동료들로 구성된 깊은 네트워크를 보유하고 있다고 말했습니다.
게시물 로봇 유틸리티 모델: (아직) 들어본 적이 없는 가장 멋진 것 처음 등장한 로봇 보고서.
