李飞飞团队提出ReKep，让机器人具备空间智能，还能整合GPT-4o

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李飞飞团队提出ReKep，让机器人具备空间智能，还能整合GPT-4o

 

重点标签 机器人学习、视觉与机器人、李飞飞、多模态大模型、ReKep

文章摘要

[ReKep/机器人操作/约束优化问题/算法实例化/前向模型]
[关键点提议/ReKep生成/实验验证/操作策略泛化/系统错误分析]

李飞飞团队在机器人学习领域取得了重要进展，提出了关系关键点约束（ReKep）方法，将任务表示为关系关键点序列，与多模态大模型如GPT-4o良好整合。ReKep通过将操作任务定义为约束优化问题，实时求解子目标和路径约束，有效处理任务核心难题。实验验证了ReKep在多阶段、野外/实用场景、双手和反应行为等任务中的高成功率。系统还能泛化到新物体和操作策略，通过GPT-4o生成可行的ReKep。模块化设计方便分析系统错误，关键点跟踪器是主要错误来源。这项工作展示了视觉与机器人学习的深度融合，为空间智能领域带来新潜力。

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原文作者: 机器之心