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UCB新发布|解决复杂导航问题,用于视觉导航的基础模型!
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在本文中,我们描述了视觉导航Transformer(ViNT),这是一种旨在将通用的预训练模型的成功应用于基于视觉的机器人导航的基础模型。ViNT通过一个通用的目标达成目标进行训练,可以与任何导航数据集一起使用,并采用灵活的基于Transformer的架构来学习导航能力,并能够高效地适应各种下游导航任务。ViNT在多个现有的导航数据集上进行了训练,包括来自各种不同机器人平台的数百小时的机器人导航数据,表现出积极的迁移效果,优于仅在单一数据集上训练的专门模型。 ViNT可以通过基于扩散的子目标提案来探索新颖的环境,并在配备了远程启发式方法的情况下解决公里级的导航问题。ViNT还可以通过一种受提示调整启发的技术来适应新的任务规范,其中目标编码器被替换为嵌入在相同目标符号空间中的另一任务模态(例如,GPS路标或路由指令)的编码。这种灵活性和适应多种下游问题领域的能力使ViNT成为移动机器人的有效基础模型。 项目主页:https://visualnav-transformer.github.io/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.14846
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