RoboBrain：该模型专为机器人操作任务设计

RoboBrain简介

RoboBrain是由北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室、北京人工智能研究院、中国科学院自动化研究所、中国科学院信息工程研究所、香港大学以及中国科学院大学人工智能学院等多个机构联合开发的多模态大语言模型。该模型专为机器人操作任务设计，具备规划能力、可操作性感知和轨迹预测三大核心能力，能够将抽象指令转化为具体行动。开发团队基于ShareRobot这一高质量异构数据集进行训练，使RoboBrain在多种机器人任务中展现出卓越性能，为机器人领域带来了新的技术突破和发展潜力。

RoboBrain主要功能

1. 任务规划（Task Planning）：
   • 将复杂的操作指令分解为可管理的子任务。
   • 根据任务的长期目标，生成详细的步骤计划。
   • 例如，将“将苹果从桌子上移到篮子里”分解为“接近苹果”、“抓取苹果”、“将苹果移到篮子上方”、“将苹果放入篮子”等子任务。
2. 可操作性感知（Affordance Perception）：
   • 识别和解释交互对象的可操作性区域。
   • 确定物体上适合操作的区域，例如抓取点、按压点等。
   • 例如，在“拿起杯子”任务中，模型能够识别杯子的把手区域作为可操作性区域。
3. 轨迹预测（Trajectory Prediction）：
   • 预测完成任务所需的完整操作轨迹。
   • 生成从起始点到目标点的路径规划，确保操作的连贯性和可行性。
   • 例如，在“将苹果从桌子上移到篮子里”的任务中，模型能够预测机械臂从抓取苹果到将苹果放入篮子的完整运动轨迹。

RoboBrain技术原理

1. 多模态数据融合（Multimodal Data Fusion）：
   • 结合视觉信息（如图像和视频）和语言指令，使模型能够理解复杂的任务描述。
   • 使用高质量的多模态数据集（如ShareRobot）进行训练，提升模型对不同场景和任务的适应能力。
2. 多阶段训练策略（Multi-Stage Training Strategy）：
   • 第一阶段：通用视觉指令训练（General OV Training），构建具有通用多模态理解和指令遵循能力的基础模型。
   • 第二阶段：机器人特定训练（Robotic Training），增强模型在机器人操作任务中的规划、可操作性感知和轨迹预测能力。
3. 长视频和高分辨率图像支持（Long Videos and High-Resolution Images）：
   • 利用长视频和高分辨率图像输入，使模型能够更好地理解任务的上下文和历史信息。
   • 支持模型在复杂环境中进行准确的视觉感知和操作规划。
4. LoRA技术（Low-Rank Adaptation）：
   • 在训练过程中引入LoRA模块，通过添加低秩参数矩阵来高效地微调大型模型。
   • 使模型在保持原有性能的同时，能够快速适应新的任务和数据。
5. 多任务学习（Multi-Task Learning）：
   • 在训练过程中，同时学习多种任务，如规划、可操作性感知和轨迹预测。
   • 通过多任务学习，模型能够更好地理解和执行复杂的机器人操作任务。

RoboBrain应用场景

RoboBrain项目入口

• 项目主页：https://superrobobrain.github.io/
• Github代码库：https://github.com/FlagOpen/RoboBrain
• HuggingFace模型：https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.21257