RoboLLM: 基于多模态大型语言模型的机器人视觉任务
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用多模态大语言模型（MLLMs）的预训练能力，我们介绍了 RoboLLM 框架以应对 ARMBench 挑战中的视觉感知任务，在实际仓库场景下的大规模机器人操作数据集中，RoboLLM 不仅优于现有基线方法，还大幅减少了模型选择和调优的工作量。
该文介绍了一种新颖的多机器人协作方法，利用预训练的大型语言模型进行高层通信和低层路径规划，通过机器人之间的交流和集体推理任务策略，并生成子任务计划和任务空间路径，应用于多臂运动规划，以加速轨迹规划，并在环境中提供反馈。作者提出了 RoCoBench，一个包含六个任务的广泛多机器人协作场景的基准测试，并在实验证明了该方法的有效性。该方法具有高度的可解释性和灵活性，可以轻松地与人工智能交互，用户可以与机器人代理合作完成任务。
