加州大学伯克利分校开源ViNT:视觉导航的基础模型

以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容
点击领取学习资料 → 机器人SLAM学习资料大礼包
#论文##开源# arxiv| 加州大学伯克利分校开源ViNT:视觉导航的基础模型
【ViNT: A Foundation Model for Visual Navigation】
开源项目:ViNTAFoundationModelforVisualNavigation
文章链接: 230614846ViNTAFoundationModelforVisualNavigation
本文介绍了“Visual Navigation Transformer”(ViNT),这是一个旨在将通用预训练模型的成功应用于基于视觉的机器人导航的基础模型。通常,通用预训练模型通过在大规模和多样化的数据集上进行弱监督训练,使用比任何单个下游应用所需的数据集更多的训练数据,从而使从头开始训练变得可行。ViNT是使用适用于任何导航数据集的通用目标达成目标进行训练的,并采用了灵活的基于Transformer的架构,以学习导航效益并实现对各种下游导航任务的高效适应。
ViNT的训练过程包括暴露于各种导航场景,使其能够从多样化的数据集中学习。这种弱监督设置使模型仅通过提供大致目标的数据进行训练,从而使ViNT能够很好地推广到未见过的环境和任务。通过利用预训练过程和Transformer架构的适应性,ViNT旨在克服仅依靠有限数据从头开始训练基于视觉的机器人导航模型所面临的限制。它为增强基于视觉的导航系统在机器人领域中的泛化能力和效率提供了一个有前景的方法,可能使其能够在各种实际场景中有效运行。
ViNT是在多个现有导航数据集上进行训练的,这些数据集包括来自各种不同机器人平台的数百小时的机器人导航数据。实验证明,ViNT表现出良好的迁移效果,胜过在较窄数据集上训练的专家模型。ViNT可以通过扩展性的目标生成策略进行增强,以探索新的环境,并且当配备了远程启发式方法时,可以解决长距离的导航问题。ViNT还可以通过受提示微调(prompt-tuning)启发的技术来适应新的任务规范,其中目标编码器被替换为另一个任务形式的编码(例如,GPS航点或逐步转向指示),并嵌入到相同的目标令牌空间中。这种灵活性和适应多种下游问题领域的能力,使ViNT成为移动机器人领域中一种有效的基础模型。









以上内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容
最后介绍一下我们最近的几个学习活动:
1、从零掌握GNSS、RTK定位
2、从零开始ChatGPT编程
3、视觉动态SLAM方向全梳理
4、快速入门激光雷达惯性SLAM-FastLio2
5、超棒的机器人SLAM圈!