使用场景

使用OpenVLA控制Franka Panda机器人完成桌面上的物体摆放任务。

将OpenVLA部署在WidowX机器人上，执行复杂的物体操作和环境交互。

在Google机器人上应用OpenVLA，实现基于自然语言指令的物体操作。

产品特色

支持多种机器人平台的控制，无需额外训练。

通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。

在视觉、运动、物理和语义泛化任务上表现出色。

使用Prismatic-7B VLM进行预训练，包含融合视觉编码器、投影器和Llama 2 7B语言模型。

在多任务、多对象环境中，将语言指令与行为有效结合。

通过LoRA技术实现参数高效的微调，仅微调1.4%的参数。

使用教程

1. 访问HuggingFace网站，下载OpenVLA模型的检查点。

2. 设置PyTorch训练环境，确保所有依赖项正确安装。

3. 根据具体的机器人平台和任务需求，对OpenVLA进行微调。

4. 利用LoRA技术或其他参数高效的方法，优化模型性能。

5. 在机器人上部署微调后的模型，并进行实际的操作测试。

6. 根据测试结果，进一步调整模型参数，以适应更复杂的操作任务。