Franka科研新力量——基于异构预训练Transformer的扩展研究

基于HPT架构的Franka机械臂研究突破
最新推荐文章于 2025-12-01 17:28:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 17:28:36 发布 · 918 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#transformer #深度学习 #人工智能 #Franka #科研机器人 #数据采集平台

前言：突破机器人领域异构性难题的新路径

 

在机器人技术领域，训练通用机器人模型面临异构性难题：传统方法需为特定机器人、任务和环境单独收集数据，成本高且易过拟合。

为解决此问题，何恺明团队提出异构预训练Transformer（HPT）架构。

本文以Franka Research 3机械臂为其中实验载体，通过大规模异构预训练，将不同机器人的本体感觉和视觉输入对齐到共享表示空间，学习任务与本体无关的共享策略表示，显著提升机器人策略的泛化能力。

图片

核心载体与技术框架

Franka Research 3

7 自由度架构设计

精准运动控制能力

最低0.47元/天 解锁文章
BFT白芙堂
关注
论文阅读：π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
yumu1890的博客
06-19 2260
π₀ 是 VLA 领域中首次真正融合预训练视觉-语言模型（VLM） + 高效动作生成的通用机器人模型，具备强语言理解、泛化迁移、复杂操作执行能力，在多个维度推动了通用机器人智能的发展，具有里程碑意义。 文章的创新点主要在于： 1. 模型结构上：VLM + flow matching架构; 2. 采用类似LLM和VLM的通用预训练+精调的训练方式。
51c自动驾驶~合集56
whaosoft~aiotの开发板商城
05-28 2505
视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）,通过整合。
OpenVLA- 翻译
qq_40165706的博客
09-04 747
OpenVLA是一种开源视觉-语言-动作模型（VLA），具有70亿参数，基于97万条机器人演示数据训练。该模型结合DINOv2和SigLIP预训练视觉编码器与Llama 2语言模型，在29项任务中表现优于550亿参数的RT-2-X模型，且参数规模仅为后者的1/7。OpenVLA支持参数高效微调（LoRA）和量化技术，可在消费级GPU上实现高效适配。研究显示其在新场景中的泛化能力突出，比扩散策略等方法的成功率提高20.4%。模型检查点、训练代码及微调指南已开源，旨在推动机器人领域的VLA研究与应用。
具身机器人万字长文全面综述：从物理模拟器和世界模型中学习具身智能
weixin_44887311的博客
08-31 743
本文提出智能机器人五级分级标准(IR-L0至IR-L4)，评估自主性、任务处理、环境适应和社会认知能力。系统回顾了机器人在运动控制、操作和交互领域的技术进展，比较分析了Webots、Gazebo等主流物理模拟器。研究探讨了世界模型在自主驾驶和机器人操作中的应用，强调物理模拟器与世界模型的互补作用。通过2018-2025年技术分析，提出具身智能系统发展路线图，为机器人技术发展、安全评估和伦理部署提供指导。研究涵盖传统物理模拟器到新兴世界模型的发展，重点关注其在自主驾驶和机器人领域的应用。
51c大模型~合集1
whaosoft~aiotの开发板商城
09-20 3353
大模型相关 可到我的 51c地盘看哦~
51c大模型~合集86
whaosoft~aiotの开发板商城
12-09 2771
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12772867拆解高复杂运筹问题的砖石，打破数据稀缺的瓶颈，中科大提出高质量运筹数据生成方法论文作者刘昊洋是中国科学技术大学 2023 级硕士生，师从王杰教授，主要的研究方向为强化学习与学习优化理论及方法。他曾在 NeurIPS、ICML 和 ICLR 等人工智能顶级会议上发表论文三篇，曾获中国科学技术大学黄渝纪念奖学金、华为奖学金等荣誉。近日，中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出了矩阵分块分解技术生成数学优化问题
51c大模型~合集118
whaosoft~aiotの开发板商城
04-17 2052
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/133613452W6000字综述大模型核心技术：本文2W6000字，10篇参考文献，内容涵盖了语言建模、预训练面临的挑战、量化技术、分布式训练方法，以及大语言模型的微调。此外，还讨论了参数高效微调（PEFT）技术，包括适配器、LoRA和QLoRA；介绍了提示策略、模型压缩方法（如剪枝和量化），以及各种量化技术（GPTQ、NF4、GGML）。最后，对用于减小模型大小的蒸馏和剪枝技术进行了讲解。有些内容是翻译自Huggin
51c大模型~合集92
whaosoft~aiotの开发板商城
12-22 1407
如下图 2(b) 所示，跨域微调（OT）不是使用完整的模型进行训练，而是允许数据所有者使用模型所有者提供的有损压缩仿真器进行微调，但这种范式有个缺点：会让数据所有者得到的仿真器的性能较差。值得注意的是，该团队提出的方法在 WebQs 任务上实现了强大的插件性能，其中零样本准确率为零，突显了其在新的下游应用中的潜力。值得注意的是，由于选择了重要的层进行更新，插件的性能可以超过直接在 LLM 上进行微调的性能，这得益于稀疏训练带来的更好收敛性。因此，研究团队选择了对仿真器中的 MHSA 层进行秩压缩的策略。
Franka新一代FR3机器人——在人工智能等科研中的研究案例
PNP_Robotics的博客
01-16 1361
Franka新一代FR3机器人——在人工智能等科研中的研究案例
研究案例：英伟达研究中心，华盛顿大学——TacSL：使用Franka机器人的视觉触觉传感器模拟和学习库
PNP_Robotics的博客
03-07 1210
对于人类和机器人来说，触觉（称为触觉感知）对于执行接触丰富的操作任务至关重要
精选资源
Linux 实时内核5.4.19及Franka Emika Panda ROS包 （上）
11-10
在本主题中，我们将深入探讨Linux实时内核5.4.19以及其与Franka Emika Panda机器人操作系统（ROS）包的集成。这是一篇关于如何在ROS Melodic环境中安装和利用这些组件来实现高性能的机器人控制的文章。 首先，让...
【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 494
水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
RNN公式推导、案例实现及Python实现
最新发布
m0_46670850的博客
12-01 588
反向传播的推导。
超越梯度消失：LSTM的数学本质与工程实现新探
不懂先生的博客
12-01 474
在深度学习的发展历程中，循环神经网络(RNN)曾被认为是处理序列数据的自然选择。然而，传统的RNN在实际应用中面临着和两大核心挑战。1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出的长短期记忆网络(LSTM)通过精巧的门控机制，成功解决了这些问题，成为序列建模的重要里程碑。本文将从数学原理和工程实现两个维度，深入剖析LSTM的内部工作机制，并探讨在现代深度学习框架下的优化实践。
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
12-01 497
本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-01 1151
本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 278
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
使用卷积神经网络(CNN)提取文字特征来辅助大语言模型生成文字
makh256257282931的博客
11-29 461
使用卷积神经网络(CNN)提取文字（无删减原文）特征来辅助大语言模型生成文字是一种有效的技术方案。encoder_hidden_states=projected_features.unsqueeze(1) # 作为额外上下文。这种CNN+LLM的混合架构在需要精确控制生成内容、保持特定风格或增强特定语义特征的场景中表现出色。self.entity_cnn = load_entity_cnn() # 识别命名实体。self.topic_cnn = load_topic_cnn() # 识别主题特征。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1452
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
基于RoboTwin的VLA模型训练与部署全流程解析
本文标题“具身智能VLA模型训练[项目源码]”所指向的内容，正是围绕如何利用仿真平台RoboTwin构建并训练适用于单臂和双臂机器人的VLA模型——即RDT（Robot Diffusion Transformer）与openpi模型，形成从数据采集到...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值