π0:通用机器人策略模型 让机器人具备在人类环境中自主执行多种复杂任务的能力

Physical Intelligence 公司推出了 π0(pi-zero),这是一个通用的机器人策略模型,专为实现机器人的“物理智能”而设计。即让机器人具备在人类环境中自主执行多种复杂任务的能力。

它是一种“通用机器人策略模型”(Generalist Policy),能够跨多种机器人和任务进行操作,实现从物体分类到动态操控的多种能力。这一模型的出现标志着机器人从特定任务的“专家”向多任务的“通才”发展的重要一步。

该模型借助图像、文本和动作数据进行训练,旨在让机器人具备灵活、适应性强的物理操作能力。

与当前仅能执行单一任务的传统机器人不同,π0 让机器人能够执行多种复杂任务,如叠衣服、收拾桌子、组装盒子等。

π0 的主要功能与特点

  1. 多任务处理能力
    • π0 模型可以执行广泛的任务,如叠衣服、收拾桌面、组装盒子等。这些任务通常需要复杂的手部操作, π0 通过训练多种机器人完成这些操作任务,使其具备极高的适应性和操作灵活性。
    • 通过整合视觉、语言和动作数据,π0 能够将多个机器人和不同任务的经验融会贯通,实现多任务处理。
  2. 零样本执行与任务微调
    • π0 可以通过“零样本”方式执行任务,即无需特定任务的样本数据即可完成指令,适合在动态环境中直接应用。同时,它也支持“微调”功能,可以根据具体应用场景进行数据增强训练,从而提高复杂任务的执行效果。
  3. 视觉-语言-动作模型架构
    • π0 使用了一种“视觉-语言-动作”模型架构,不仅处理视觉和语言输入,还生成连续的动作指令,能以每秒 50 次的频率进行实时控制。这种高频控制确保机器人在动态任务中具备灵活的运动调整能力。
  4. 广泛的数据集支持
    • 该模型的训练数据包含来自 8 种不同机器人的交互数据,以及开放的图像和文本数据集,使模型具备跨平台和跨任务的迁移学习能力。
    • 数据集涵盖了丰富的任务,包括复杂的物体操控和实时互动,例如:将碗叠放在一起,精准放置物品,甚至处理混杂的物体。
  5. 面向未来的机器人应用
    • π0 的设计目的是为机器人提供普遍的物理智能,为未来的家庭和商业机器人应用奠定基础。Physical Intelligence 表示,未来的研发将专注于让机器人实现更高的自主性、长远规划和动态适应性,使其能够在复杂环境中可靠地工作。

π0 的模型架构与技术特点

π0 是一种多模态、通用的机器人策略模型,结合了视觉、语言和动作数据,以实现复杂的物理任务操作。它在架构和技术方法上采用了独特的设计,使其能够适应多任务、多机器人的操作场景。

1. 视觉-语言-动作模型架构
2. 流匹配方法(Flow Matching)
3. 跨机器人和多任务训练
4. 零样本学习和微调能力
5. 基于视觉-语言的语义理解与增强
6.多机器人兼容性

7.分阶段训练策略(预训练和微调)

8.动作专家模块

9.多模态融合与动态任务指令

π0 模型的评估结果

在测试 π0 的物理操作能力时,Physical Intelligence 公司对其在多任务和不同机器人的应用场景中进行了严格评估。以下是 π0 相对于其他模型的表现评估结果。

1. 评估任务和标准
2. 与其他模型的对比
3. 关键任务结果

一些案例:

以下是 π0 在一些复杂任务中的具体应用案例,这些任务展示了该模型在多任务环境中的灵活性和适应性:

1. 叠衣服

当有人尝试以各种不同方式进行干预时,机器人能够恢复重新执行任务。

2. 收拾餐桌

3. 组装盒子

4. 整理桌面杂物

详细介绍:https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0

论文:π0.pdf

退出移动版