适用于机器人控制任务的预训练Transformer模型，支持运动规划、物体抓取等基础功能
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发布时间 : 7/10/2024
模型简介
基于Transformer架构的机器人控制模型，可用于处理传感器输入并生成控制指令，实现基础机器人操作任务
模型特点
多模态输入处理
能够同时处理视觉、触觉和位置传感器等多种输入数据
实时控制
优化后的架构可实现接近实时的控制指令生成
任务泛化能力
在未见过的物体和环境中表现出良好的泛化性能
模型能力
运动轨迹规划
物体识别与抓取
传感器数据融合
避障导航
多任务协调
使用案例
工业自动化
装配线零件抓取
自动识别和抓取传送带上的零件进行装配
准确率98%，每小时处理1200件
服务机器人
家庭物品递送
识别用户指令并安全递送家庭物品
在测试环境中成功完成85%的递送任务
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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