【亲测免费】 CALVIN：语言条件下的长时机器人操作任务基准

项目介绍

CALVIN（Composing Actions from Language and Vision）是一个开源的模拟基准，旨在学习长时语言条件下的机器人操作任务。该项目由Oier Mees、Lukas Hermann、Erick Rosete和Wolfram Burgard共同开发，并荣获2022年IEEE机器人与自动化快报（RA-L）最佳论文奖。CALVIN的目标是开发能够通过人类语言指令解决复杂机器人操作任务的智能体，这些任务通常具有较长的执行时间和复杂的动作序列。

项目技术分析

CALVIN项目采用了先进的深度学习技术，结合了视觉和语言信息，以实现长时机器人操作任务的自动化。项目的技术栈包括：

• PyTorch Lightning：用于简化深度学习模型的训练和部署，支持多GPU训练。
• Hydra：用于灵活配置和管理超参数，方便实验和调试。
• SBert：用于处理和嵌入自然语言指令，支持多种语言模型。

CALVIN支持多种传感器输入，如静态相机RGB图像、深度图、抓取器相机RGB图像、触觉图像等，并提供了多种动作空间选项，如绝对笛卡尔位姿、相对笛卡尔位移和关节动作。

项目及技术应用场景

CALVIN适用于需要长时复杂操作的机器人应用场景，如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。通过语言指令控制机器人执行一系列复杂任务，CALVIN能够显著提高机器人的自主性和灵活性。

项目特点

• 长时任务支持：CALVIN专注于长时机器人操作任务，任务序列长度和复杂度远超现有数据集。
• 多模态输入：支持多种传感器输入，包括视觉、触觉和语言信息，提供丰富的感知数据。
• 灵活的动作空间：提供多种动作空间选项，方便研究人员和开发者根据具体需求进行定制。
• 开源与社区支持：CALVIN是一个开源项目，拥有活跃的社区和丰富的文档资源，方便用户快速上手和贡献代码。

通过CALVIN，研究人员和开发者可以轻松构建和训练能够执行复杂长时任务的机器人智能体，推动机器人技术在各个领域的应用和发展。

---

如果你对机器人技术充满热情，或者正在寻找一个强大的工具来提升你的机器人项目，CALVIN绝对值得一试。快来加入我们，一起探索机器人技术的无限可能吧！