原始链接: https://ok-robot.github.io/
简而言之，OK-Robot 是一个创新系统，旨在通过结合用于对象检测的视觉语言模型、用于移动的导航原语以及用于对象操作的抓取原语，在各种家庭环境中执行拾取和放置任务。 在纽约市 10 个家庭的实际测试中，它在没有任何特定培训的情况下取得了 58.5% 的惊人成功率。 这项尖端技术在满足实际机器人应用需求方面显示出巨大潜力，特别是在人力可能稀缺或昂贵的领域。 研究人员详细分析了导致机器人成功和失败的因素，并提供了有助于未来开发工作的见解。 研究人员在麻省理工学院的许可条件下在线发布他们的研究成果以及相关代码和材料。 总体而言，OK-Robot 取得的突破为开发更可靠、更高效的机器人系统提供了关键进步，使它们能够在日常生活中与人们一起无缝操作。
@article{liu2024okrobot,
title={OK-Robot: What Really Matters in Integrating Open-Knowledge Models for Robotics},
author={Liu, Peiqi and Orru, Yaswanth and Paxton, Chris and Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Pinto, Lerrel},
journal={arXiv preprint arXiv:2401.12202},
year={2024}
}