Seer：实现对机器人动作的高效学习和精准预测

Seer简介

Seer是由上海人工智能实验室、北京大学计算机学院、北京大学软件与微电子学院、香港中文大学等机构联合开发的一款先进的机器人操控模型。该模型基于端到端的预测逆动力学模型（PIDM），通过将视觉和动作在训练和推理过程中形成闭环，实现了对机器人动作的高效学习和精准预测。Seer利用Transformer架构处理视觉状态和动作信息，通过预知令牌和动作令牌的协同工作，能够预测未来的视觉状态并据此调整动作策略。在大规模机器人数据集DROID上预训练后，Seer在仿真和真实世界任务中均表现出优异的性能和泛化能力，特别是在复杂场景下的鲁棒性和数据效率方面具有显著优势，为机器人操控领域的发展提供了新的技术路径。

Seer主要功能

• 动作预测：能够根据当前的视觉状态和目标信息，预测出合适的机器人动作，以完成指定的任务.
• 视觉预知：可以预测未来的视觉状态，即在执行动作之前，提前感知到动作可能带来的视觉变化，从而更好地规划动作序列.
• 闭环控制：将视觉和动作紧密结合，在训练和推理过程中形成闭环，使得模型能够根据实时的视觉反馈调整动作策略，提高操控的准确性和稳定性.
• 泛化与适应：在大规模机器人数据集上预训练后，能够适应不同的任务场景和环境变化，即使在数据稀缺的情况下也能表现出较好的泛化能力，快速微调以应对新的挑战.
• 鲁棒性：在面对各种干扰因素，如不同颜色的物体、复杂的背景、光照变化等，仍能保持较好的性能，准确执行任务，显示出较强的鲁棒性.

Seer技术原理

• 端到端学习：采用端到端的学习方式，直接从输入的视觉状态和目标信息到输出的动作，省去了传统方法中繁琐的特征提取和动作规划步骤，使得模型能够更高效地学习从感知到执行的映射关系.
• Transformer架构：利用Transformer架构处理视觉状态和动作信息，借助其强大的序列建模能力和自注意力机制，能够捕捉到视觉和动作之间的复杂依赖关系，同时处理多模态数据，实现对视觉信息和动作序列的深度融合.
• 预知令牌与动作令牌：引入预知令牌（foresight token）和动作令牌（action token），预知令牌用于预测未来的视觉状态，动作令牌用于估计当前和预测未来观测之间的中间动作。这两个令牌与输入的RGB图像、机器人状态和语言令牌通过多模态编码器融合，实现对视觉和动作信息的协同处理.
• 单向注意力掩码：设计了单向注意力掩码，使动作令牌能够深度融合过去和未来的预测信息，这有助于模型在推理过程中更好地利用历史信息和未来预期，从而提高动作预测的准确性和一致性.
• 大规模预训练与微调：在大规模机器人数据集（如DROID）上进行预训练，使模型学习到丰富的视觉和动作先验知识，然后通过少量微调数据适应具体任务，这种预训练加微调的策略能够有效提高模型的泛化能力和数据效率.

Seer应用场景

1. 工业自动化装配：在电子元件装配、汽车零部件组装等工业生产线上，Seer可以精准控制机器人手臂，根据视觉识别的元件位置和姿态，自动完成拾取、定位、插入等装配动作，提高生产效率和装配质量.
2. 物流分拣与搬运：在物流仓库中，Seer能够识别不同类型的货物，如包裹、箱子等，指导机器人进行快速分拣、搬运和码垛，适应复杂的货物摆放和多变的环境条件，降低人工成本，提升物流效率.
3. 服务机器人任务：在餐饮、零售等服务行业，Seer可以驱动服务机器人完成上菜、收银、清洁等任务。例如，在餐厅中，机器人可以根据视觉信息识别菜品位置，准确地将菜品送到顾客桌上，提供便捷的服务.
4. 医疗辅助操作：在医疗领域，Seer可以辅助医生进行手术、康复训练等操作。例如，在手术中，机器人可以在医生的指导下，根据视觉信息精准定位手术部位，协助完成缝合、打结等精细动作，提高手术的安全性和成功率.
5. 农业采摘与种植：在农业生产中，Seer能够识别成熟的果实、蔬菜等，指导机器人进行采摘、种植等作业。如在果园中，机器人可以根据视觉信息判断果实的成熟度和位置，自动完成采摘动作，提高农业生产的自动化水平.
6. 灾难救援与探索：在地震、火灾等灾难现场，Seer可以控制机器人进入危险区域进行救援和探索。机器人能够根据视觉信息识别被困人员、障碍物等，规划救援路径，执行救援任务，如搬运重物、打开通道等，为救援工作提供有力支持.

Seer项目入口

• 项目主页：https://nimolty.github.io/Seer
• GitHub代码库：https://github.com/OpenRobotLab/Seer
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.15109