学术前沿

GROOT: A Real-time Policy for Humanoid Robots

GROOT (General-purpose Real-time Optimal-control Transformer)是2024年提出的人形机器人实时策略模型,专为通用人形机器人控制设计。GROOT采用Transformer架构和最优控制相结合的方法,实现了从视觉输入和语言指令到人形机器人全身动作的实时预测。该模型在多个人形机器人任务上展示了强大的实时控制能力和泛化能力,是人形机器人策略学习领域的代表性工作之一。

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GROOT (General-purpose Real-time Optimal-control Transformer)是2024年提出的人形机器人实时策略模型,专为通用人形机器人控制设计。GROOT采用Transformer架构和最优控制相结合的方法,实现了从视觉输入和语言指令到人形机器人全身动作的实时预测。该模型在多个人形机器人任务上展示了强大的实时控制能力和泛化能力,是人形机器人策略学习领域的代表性工作之一。