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近日，英伟达提出人形机器人通用全身控制器「HOVER」；强化学习领域大牛 Sergey Levine 的创企 Physical Intelligence 也推出了用于通用机器人控制的模型「π0」。通用机器人控制成为近期机器人领域研究发力的重点方向。基础模型、神经网络架构、操作系统…「通用机器人控制器」的终极形态可能是什么？
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01. 「通用机器人控制器」的终极形态是什么？
「通用机器人控制器」是新概念吗？实现机器人通用控制的价值在哪？02. 关于「通用机器人控制」，近期有哪些值得关注的工作？关于通用机器人控制，近期有哪些工作值得关注？在技术路径上有何不同？03. 实现通用机器人控制并非「越大越好」，小参数模型效果也不错为何近期推出的通用机器人控制模型的参数都不大？做机器人通用控制，小模型可能效果更好？在具身智能研究领域，开发出通用机器人控制系统是近一段时间来的核心议题。尽管关于「通用机器人控制」的研究陆续涌现，但「通用机器人控制器」仍处于抽象概念阶段，具体的形态仍在探索中。1、近日，英伟达、CMU 等机构发表论文，提出了一个名为「HOVER」的人形机器人通用全身控制器，旨在解决目前机器人在完成不同的任务时需要不同特定的控制策略的问题，「HOVER」实现了将多种控制模式统一到一个策略中，从而能够适用于不同的场景和人形机器人任务。2、同时，近期强化学习领域大牛 Sergey Levine 的 AI 创企 Physical Intelligence 也推出了用于通用机器人控制模型「π0」，用户可以通过简单的语言指令控制机器人。3、实际上，「通用机器人控制器」并不是一个全新的概念。在具身智能领域，开发一种能够适应多样化任务和环境的通用型机器人控制系统是近段时间来的研究焦点，Tesla bot、RT 系列等工作相继被提出，但目前没有一条清晰公认的技术路径，通用机器人领域的「GPT」时刻还没有到来。4、「通用机器人控制器」是一个抽象的概念，类似于机器人的「大脑」，负责处理感知信息、决策制定、运动规划以及执行控制等一系列复杂任务。但「通用机器人控制器」具体的形态未定，可能是基础模型，可能是神经网络架构，也可能是某种操作系统。5、实现机器人的「通用」非常重要。具身智能领域研究的代表性人物 Pieter Abbeel 认为，「当机器人能够适应不同环境时，就会发生重大变革。」以往的机器人需要针对特定的环境、任务，用某种固定的动作序列对机器人进行编程，只针对于结构化的环境有效。而现有追求的通用机器人，能够在一个未设定具体规则、一切皆可变化的开放环境中解决问题。① 卡内基梅隆大学机器人研究所的助理教授石冠亚提出，理想的通用机器人应当具备两个主要特征：「广度」和「深度」。广度指机器人能够应对的任务种类和适应环境的多样性，比如在不同的厨房或各种地形上作业；深度指任务执行的质量，包括速度、灵巧性、精确度和可靠性等。[1]② 目前，使用大语言模型来控制机器人是一种重要的方法，先将自然语言转换成能够被机器人识别、处理的状态，再通过规划合适的动作来完成任务。 02 关于「通用机器人控制」，近期有哪些值得关注的工作？1、英伟达推出人形机器人控制器「HOVER」[2]① HOVER（Humanoid Versatile Controller）是一个人形机器人的多模态策略蒸馏框架，能够整合多种控制模式到一个统一的策略中。② HOVER 旨在解决人形机器人硬件的全身控制问题。人形机器人的全身控制器主要有运动学运动跟踪、局部关节角度跟踪和根速度跟踪三种设计模式，而这些控制模式是各自独立开发且彼此不兼容，HOVER 则是统一这些控制模式，实现在不用更换控制模式的情况下训练多种任务…… 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，前往「收件箱」查看完整解读
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