Gemini Robotics

Gemini Robotics – 谷歌 DeepMind 推出的具身智能大模型

Gemini Robotics是什么

Gemini Robotics 是由谷歌 DeepMind 推出的一个基于 Gemini 2.0 的机器人项目，旨在将大型多模态模型的能力应用于物理环境。该项目包含两个核心模型：Gemini Robotics-ER 和 Gemini Robotics。其中，Gemini Robotics-ER 是一种增强版的视觉-语言模型（VLM），具备卓越的具身推理能力，能够理解三维空间、进行物体检测、指向、轨迹预测及抓取等任务。而 Gemini Robotics 则是视觉-语言-动作（VLA）模型，能够直接控制机器人完成复杂操作，展现出对物体类型和位置变化的强大适应性，并能够执行开放词汇的指令。经过进一步的微调，Gemini Robotics 能够应对长时域、高灵活性的任务，如折纸或玩牌，并快速适应新任务和不同的机器人形态。

Gemini Robotics

Gemini Robotics的主要功能

智能对话与复杂任务执行能力：
- 高灵活性任务：包括折纸、玩牌和使用工具等。
- 长时域任务：如打包午餐盒、制作三明治等多步骤操作。
- 精细化操作：如使用镊子夹取小物体、拧紧瓶盖等。
强大的视觉和语言理解能力：
- 视觉理解：能够识别和定位场景中的物体，支持多视角理解、三维空间推理和物体检测。
- 语言理解：能够理解自然语言指令，并执行开放词汇任务。
环境适应与泛化能力：
- 视觉泛化：对于场景中的背景、光照和干扰物体变化具有强大的适应能力。
- 动作泛化：能够适应物置和不同物体实例的变化。
- 指令泛化：理解指令的多种表达方式，包括不同语言和拼写错误的指令。

Gemini Robotics的技术原理

Gemini 2.0 基础模型：基于 Gemini 2.0 的扩展，提供强大的视觉和语言理解能力。
具身推理：Gemini Robotics-ER 是 Gemini Robotics 的扩展版本，专注于具身推理，支持理解物理世界中的三维空间、物体关系和轨迹。
视觉-语言-动作（VLA）模型：
- 视觉输入：通过摄像头获取场景图像，识别物体和环境。
- 语言指令：理解自然语言指令，并将其转化为具体的机器人动作。
- 动作输出：生成机器人的动作指令，实现复杂任务。
数据驱动的训练：
- 机器人动作数据：通过真实机器人的操作数据，学习执行各种任务。
- 非机器人数据：包括网络图像、文本、视频等，提供丰富的背景知识和泛化能力。
架构设计：
- 云端 VLA 主干网络：负责处理复杂的视觉和语言推理任务。
- 本地动作解码器：在机器人本地运行，负责实时生成动作指令，确保低延迟和高响应性。