背景： 两个实体类：租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录，一个房源对应多个图片，两个表的差别就在于一个业务关联字段。...租房图片中的RentID记录这个图片属于哪个租房信息； 售房图片中的SaleID记录这个图片属于哪个售房信息。 声明：这是二次开发，表结构不是我设计的。...由于XCode是充血模型，我们可以为这两个实体类做一个统一的基类来达到我的目的，但是这个统一的基类里面无法访问子类的字段，编码上很不方便。 这一次，我们用分部接口！...实际上也不应该修改原有的接口文件，因为原有的接口位于实体类的数据类文件中，那是随时会被新的代码生成覆盖。...image.png 如上，根据不同的类型，创建实体操作者eop。我这里的类型是硬编码，也可以根据业务情况采用别的方式得到类型。 实体操作者eop表现了事务管理、创建实体entity的操作。
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
【新智元导读】斯坦福大学计算机视觉实验室李飞飞团队的最新研究提出一个新的机器人学习框架：神经任务编程（NTP），在机械臂的物品堆叠、分拣和桌面清理三类任务中，证明该框架具有强大的泛化到未知任务的能力。...我们在三个机器人操作任务中验证了我们的方法。NTP在具有分层结构和组合结构的序列任务中实现了强大的泛化（generalization）能力。...NTP解释一个任务规范（图1左），并将分层策略实例化为一个神经程序（图1中），其中底层程序是可在环境中执行的原始动作。任务规范被定义为描述任务过程和最终目标的时间序列。...每个程序调用将作为输入环境观察和任务规范，生成下一个子程序和相应的子任务规范。分层结构的最低层是通过机器人API捕获的符号动作。...至于未来的工作，我们计划：1）改进状态编码器，以提取更多的任务突出信息，例如对象关系，2）设计更丰富的API，以及3）扩展这个框架，以在真实的机器人环境中处理更复杂的任务。
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.12594 简介 人形机器人在复杂环境中的动态运动能力（如跳跃）是实现环境适应与障碍跨越的关键。...整个优化过程耗时不到10秒，使其具有在线部署的可行性。...该模型将机器人视为一个包含20个自由度的9连杆系统。最后，考虑到跳跃过程中双腿运动应保持对称以确保稳定着陆，本文提出了对称体动态模型，将机器人重新配置为单腿5连杆系统，以减少计算时间和简化求解过程。...结论与展望 本文通过三步优化框架，解决了人形机器人跳跃运动中姿态与角动量的协同控制难题。其核心贡献在于分层建模与高效优化策略的结合，为复杂动态运动的在线生成提供了新思路。...本文通过理论推导与实验验证，展示了分层优化框架在动态运动控制中的潜力，为人形机器人高动态行为的研究提供了重要参考。
此外，计算机视觉技术还能在复杂环境中实现可扩展的覆盖范围，同时监控多个操作员和机器人，而无需额外的传感器。...框架改进与以往的工作相比，特别是那些针对人与机器人协作的个别方面、而不是提供综合解决方案的工作相比，我们的框架工作具有以下优势：动态人体工学评估：提供持续、实时的评估，改善因姿势不正确或重复动作而导致的伤害预防...四、提出的框架结构图2所示的拟议框架结合了先进的计算机视觉技术、人类动作识别和人体工程学评估，可在协作环境中实现人类操作员与机器人之间的协同作用。...在框架中使用行为树的优势与其他控制技术相比，在所实施的框架中采用行为树具有以下优势：模块化：行为树中的每个节点都是独立和可修改的，因此可以在不影响整个系统的情况下添加或删除行为。...在实验过程中，该模型被配置为对三类动作进行分类：提升、搬运和重新定位包裹。该框架采用创新方法，将动作识别与人体工程学和体积分析相结合，并将结果整合到行为树（BT）中，以确定可能的机器人干预。
，机器人操作系统）就是流行的框架之一。...其实简单点说，ROS就是一个分布式的通信框架，帮助程序进程之间更方便地通信。 一个机器人通常包含多个部件，每个部件都有配套的控制程序，以实现机器人的运动与视听功能等。...那么要协调一个机器人中的这些部件，或者协调由多个机器人组成的机器人集群，怎么办呢？这时就需要让分散的部件能够互相通信，在多机器人集群中，这些分散的部件还分散在不同的机器人上。...计算图中的节点、话题、服务、动作都要有唯一名称作为标识。 ROS利用节点将代码和功能解耦，提高了系统的容错性和可维护性。所以最好让每个节点都具有特定的单一功能，而不是创建一个包罗万象的庞大节点。...消息机制有话题、服务和动作三种，每种消息机制中传递的数据都具有特定的数据类型（即消息类型），消息类型可分为话题消息类型、服务消息类型和动作消息类型。消息机制和消息类型将在1.5节中展开讲解。
完全的离策略强化学习可以基于之前智能体收集到的数据训练多个模型，但它无法在没有真实机器人的情况下进行模型评估。...OPC 可以扩展到更广泛的任务，包括现实世界中基于视觉的机器人抓取任务。 强化学习（RL）是一种让智能体根据经验学习决策的框架。...如果智能体选择在当前状态下采取某个动作，则 Q 函数会估计未来的总奖励（reward）。接着，智能体会选择具有最大总奖励估计值的动作。...这种做法非常实用，但是针对真实世界机器人调整这些 sim-to-real 技术是非常具有挑战性的。...研究人员发现，在多个机器人任务中，一种被称为「SoftOPC」的 OPC 变体在预测最终成功率时取得了最佳性能。 ? 在仿真的抓取任务中的实验结果。
该研究表明，这款机器狗系统可以将在仿真中学习到的动态动作和守门员技能迁移到一个真正的四足机器人上，在现实世界中，对随机射门的守门成功率为 87.5%。而人类足球守门员的平均成功率是 69%。...该框架包含一个针对不同运动技能的多个控制策略，覆盖了目标的不同区域。 这些控制策略让机器人能够跟踪随机参数化末端执行器的轨迹，同时执行特定的运动技能，例如跳跃拦球、扑球和顺势拦住地面滚动的球。...RL 框架中包含一个高级规划器，它帮助机器人确定所需的运动技能和规划末端执行器轨迹，以拦截飞向不同目标区域的球。...该研究在 MIT 2019 年提出的 Mini Cheetah 四足机器人上部署了上述 RL 框架，实验表明这种 RL 框架能够让四足机器人有效拦截现实世界中快速移动的球。...而该研究提出的框架将学习到的运动技能扩展到更高级别的任务上，成功使用高级规划让四足机器人以敏捷的动作精确拦截快速移动的足球。这对四足机器人的高级规划控制具有重要意义。
这一领域的一个基本挑战在于人类身体的复杂性，其作为一个多关节的复杂系统，比较难实现对于复杂丰富动作的驱动。以往的音频驱动人体动作生成的方法在捕捉自然动作中多个关节的复杂耦合方面表现不足，导致效果欠佳。...受启发于机器人控制系统对人类行为的模仿：机器人往往具有一个「末端执行器」(end effector)，比如机械手、钻头甚至足部等，它会在特定任务中将末端执行器移动到指定 pose，同时带动其他结构部分动作...机器人的控制大多会关注于末端执行器上。 因此，研究者希望重新定义语音-人类动作生成这一任务的目标。...在第一阶段，专注于建立音频到手部动作的映射，基于 DIT 模型，借助音频与手部动作之间的强相关性，生成具有高表现力和高一致性的手势动作。...EMO2 研究发现，在人类自然活动中，手部动作与其他身体部位相比，与音频信号最为相关。 因此，在第一阶段，EMO2 基于音频仅生成手部动作，然后将动作表征作为第二阶段视频生成中的控制信号使用。
跑酷是一项极限运动，对机器人特别是四足机器狗来说，更是一项巨大的挑战，需要在复杂的环境中快速克服各种障碍。...然而，自主跑酷需要机器人学习基于视觉且多样化的通用技能，以感知各种场景并迅速做出反应。 最近，一个机器狗跑酷的视频火了，视频中的机器狗在多种场景中迅速克服了各种障碍。...，它会多试几次： 该机器狗是基于一种为低成本机器人研发的「跑酷」技能学习框架。...为了成功在低成本机器人上部署，该研究提出的跑酷策略仅使用机载计算（Nvidia Jetson）、机载深度摄像头（Intel Realsense）和机载电源来部署，不使用动作捕捉、激光雷达、多个深度摄像头和大量计算...、机载视觉传感和机载电源即可穿越开放世界中具有挑战性的环境，包括爬高 0.40m（1.53x 机器人高度）的障碍物，跳过 0.60m（1.5x 机器人长度）的大间隙，在 0.2m（0.76x 机器人高度
- RoboHive： 跨仿真和现实世界操作的机器人学习统一框架。 - RoboSet： 一个高质量的数据集，代表不同场景中日常对象的多种技能。...它通过在现有机器人经验的基础上创建一个多样化的语义增强集合来倍增离线数据集，并采用一种具有高效动作表示法的新型策略架构，以在数据预算范围内恢复高性能策略。...由此产生的数据集，可在不增加人类/机器人成本的情况下，将机器人的经验与世界先验相乘。 然后，研究人员使用SAM分割目标对象，并将其语义增强为具有形状、颜色和纹理变化的不同对象。...编码后的token将进入具有固定位置嵌入的Transformer策略解码器，最终输出下一个动作块（H个动作）。...研究人员通过实验评估了提出的框架样本效率，以及智能体在不同场景中的通用性。 下图，将MT-ACT策略与常用的模仿学习架构进行了比较。
(vi) 它具有更好的学习性能，因为不等式约束仅限于较小的可行状态-动作空间。...一类是半参数H步前瞻策略，它使用轨迹优化对具有终值函数的固定范围的动态模型进行轨迹优化选择动作。...LOOP 在部署期间展示了将安全约束与导航环境结合起来的灵活性。由此证明 LOOP 是一个理想的机器人应用框架，基于它在各种重要的强化设置中的强大性能。...本文证明了从对差异具有鲁棒性的跨实体演示视频中自动发现和学习基于视觉的奖励函数。...通过提出跨实体逆强化学习 (XIRL) 的自监督学习，利用时间周期一致性约束来学习深度视觉嵌入，这些嵌入可以从多个专家代理的离线演示视频中捕获任务进展，每个智能体执行相同的任务因具体化而不同。
近日发表在《Science Robotics》上的一项研究提出了一个以神经系统的分层感觉运动控制器为模型的框架，将机械感知与人体控制回路中的动作联系起来，具有触觉功能的机械手。...如何在人机回路系统(如仿生肢体、虚拟化身和具有高带宽触觉流的远程机器人)中管理代理和任务分配，以及最大化效用和用户体验，在很大程度上仍不清楚。...为了应对这一挑战，本研究从人类感觉运动控制的分级原则中获得灵感，提出了一个概念框架，建立了一个研究议程，在跨多个应用的回路系统中，使用可触控机器人代理进行自然闭环控制 人类的触觉，触觉和灵活性 人的双手嵌入了一个密集的受体网络...处理这些感受器提供的丰富的触觉数据对人类来说是直接的(与机器人设备相反)。当手与物体相互作用时，来自手部感受器的传入触觉信息被中枢神经系统(CNS)多个层面的神经网络并行处理和整合。...当机器人控制器包含足够的具身智能(动作控制如图2所示)来执行高级动作时，反馈就变得不那么重要了，可以用来指示动作执行的进度。
1.1 TensorFlow概要 TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief，在Google大规模内部使用。...，内部使用，AlphaGo采用) 应用场景 语音识别 自然语言处理 计算机视觉 机器人控制 信息抽取 药物研发 分子活动预测 ......图中每一个运算操作(operation)是一个节点(node)，节点之间的连接线称为边(edge)。计算图中的节点可以有任意多个输入和任意多个输出，每个节点都只有一个运算操作。...Variable是一类特殊的运算操作，可以将tensor存储在内存或显存中。...：if-condition、while-loop、Switch、Merge、Enter、Leave、NextIteration 数据输入除了feed node，还有特殊的input node直接输入文件系统的路径
密歇根大学和瑞典皇家理工学院的研究团队提出了 ViSA-Flow 框架，这是一种革命性的机器人技能学习方法，能够从大规模人类视频中提取语义动作流，显著提升机器人在数据稀缺情况下的学习效率。...核心创新：语义动作流表示 人类和机器人操作共享相似原子动作 ViSA-Flow 框架的核心创新在于引入了语义动作流（Semantic Action Flow）作为中间表示，捕捉操作器 - 物体交互的本质时空特征...该方法不仅在理论上具有创新性，在实际应用中也展现出强大的性能优势。...通过引入语义动作流这一中间表示，ViSA-Flow 成功桥接了人类演示视频观察与机器人执行之间的差距，为构建更加智能、高效的机器人学习系统开辟了新的研究方向。...随着技术的进一步发展和完善，ViSA-Flow 有望在工业自动化、家庭服务机器人、医疗辅助等多个领域发挥重要作用，推动机器人技术向更加智能化和普适化的方向发展。
Free Gait 框架的应用包括机器人的直观远程操作、行为的高效脚本化以及运动和步态规划功能的完全自主操作。 注：源代码根据 BSD 3-Clause license 发布。...运动基于（可能是多个）腿部运动和每个命令的基本运动（步骤）的组合。 命令结构允许以各种方式控制有腿机器人。 通过Free Gait API命令运动目标到全身运动控制器。...Free Gait 命令表示为腿（在关节或末端执行器的笛卡尔空间中）和基础运动的组合，其具有位置，速度和/或力/扭矩目标或轨迹的定义。...RQT Free Gait 监视器 一旦Free Gait动作服务器执行了动作，rqt_free_gait_monitor就会显示动作的执行进度，并允许暂停和停止活动中的动作。...Free Gait RViz 插件 可以使用 free_gait_rviz_plugin预览动作。 它将获取机器人的当前状态，并根据定义的动作对运动可视化。
多模态强化学习是将多个感知模态和强化学习相结合的方法，能够使智能系统从多个感知源中获取信息，并利用这些信息做出更好的决策。...这种方法对于处理现实世界中的复杂任务具有潜在的价值，并为智能系统的发展提供了新的研究方向。 强化学习是一种机器学习方法，其通过智能体与环境的交互来学习最优的决策策略。...VIMA的目标是构建一个能够执行多模态联运提示的机器人智能体。为了学习有效的多任务机器人策略，VIMA构建出一种具有多任务编码器-解码器架构和以物体为中心的机器人智能体。...在利用交叉注意力层对输入提示进行编码过程中，冻结预训练语言模型和解码机器人动作命令， VIMA采用以物体为中心的表示，从边界框坐标和裁剪的RGB补丁中计算标记。...并在VIMA-B ENCH中实例化了这种架构， VIMA-B ENCH是一种具有多模态任务和系统评估协议的基准。
了解以上流程后，整理流程就是现基于VLM让模型具有通过看到的环境下达文本动作的能力，再基于机器人执行动作数据训练端到端训练一个VLA模型，让输出的文本token 是机器人可直接执行的动作空间。...流匹配生成连续动作分布，动作分块将其离散化并优化局部细节，形成“全局-局部”协同框架。π0通过流匹配与动作分块的协同设计，实现了高频、高精度、高泛化的机器人动作生成。...但是图像预测和机器人动作实际上是高度相关的，因为它们共享相同的底层物理动力学。PAD框架通过联合去噪过程将图像预测和机器人动作结合起来。...如上图所示，PAD框架中，主要关注RGB图像和机器人动作两个模态，该框架也可以扩展到其他模态，如深度图像。...其中PAD框架先初始化未来观测为白噪声，并通过联合去噪过程重构未来观测帧和机器人动作。论文将条件潜在变量和噪声潜在变量在通道维度上进行拼接，然后通过多个DiT层预测未来帧的潜在表示。
RoboAgent 由以下模块化构成 ： RoboPen - 一个采用通用硬件构建的分布式机器人基础设施，能够长期不间断运行； RoboHive - 一个统一的框架，用于在模拟和真实世界操作中进行机器人学习...； RoboSet - 一个高质量的数据集，代表了各种场景中使用日常物品的多种技能； MT-ACT - 一种高效的语言条件多任务离线模仿学习框架，通过在现有机器人经验的基础上创建多样的语义增强集合，从而扩大了离线数据集...RoboSet：多技能、多任务、多模态数据集 构建一个能够在许多不同情境下推广的机器人智能体，首先需要一个具有广泛覆盖范围的数据集。...该数据集由在多个任务和场景中使用商品机器人硬件（Franka-Emika 机器人配备 Robotiq 夹具）进行人类遥操作收集的高质量轨迹组成。...将动作分块方法适应于多任务设置，开发了 MT-ACT 一种新颖的高效策略表示，能够在低数据量情境中摄取高度多模态的数据集，同时避免过拟合问题。
论文细节 问题设定 模仿学习 研究人员将每一个机器人操纵任务视为一个马尔可夫决策过程（MDP），并旨在学习一个将状态空间S映射到动作空间A的机器人操纵策略。...生成新演示的步骤如下： （1）从研究人员想要生成数据的任务中抽样一个起始状态， （2）从D1中选择并适应一个演示以生成一个新的机器人轨迹τ'， （3）机器人在当前场景中执行轨迹τ'，如果任务成功完成，则将状态和动作的序列添加到生成的数据集...动作空间（action space）A包括用于末端执行器控制器和夹持器开/关命令的增量位姿命令。 这使研究人员能够将演示中的动作视为末端执行器控制器的一系列目标位姿。...这个流程只依赖于对象框架和机器人控制器框架——这使得数据生成可以在具有不同初始状态分布、对象（假设它们有规范框架定义）和机器人手臂（假设它们共享末端执行器控制框架的约定）的任务之间进行。...研究人员证明MimicGen不仅限于一个模拟框架，通过将其应用于在Isaac Gym之上构建的Factory模拟框架中需要毫米级精度的高精度任务。
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