RoboBrain 2.0 - Modelo genérico de código aberto do cérebro incorporado do Wisdom Spectrum

O que é o RoboBrain 2.0

O RoboBrain 2.0 é um modelo avançado de cérebro incorporado de código aberto que fornece aos robôs recursos avançados de percepção, raciocínio e planejamento. O RoboBrain 2.0, disponível nas versões 7B e 32B, adota uma arquitetura heterogênea que integra um codificador visual e um modelo de linguagem para suportar entradas multimodais, como imagens de alta resolução, vídeos e comandos linguísticos. O modelo tem excelente compreensão espacial, modelagem temporal e recursos de raciocínio complexos, e é capaz de lidar com tarefas contínuas de tomada de decisão em ambientes dinâmicos. Com base em uma estratégia de treinamento em fases para melhorar gradualmente o desempenho, o modelo é aplicável a cenários de automação industrial, logística e armazenamento, casa inteligente, reabilitação médica e automação agrícola, ajudando a inteligência incorporada a passar do laboratório para o mundo real.

Principais recursos do RoboBrain 2.0

• Localização e raciocínio espacial precisosPosicionamento preciso de pontos, previsão de caixa delimitadora e raciocínio de relacionamento espacial com base em comandos complexos para dar suporte a operações de tarefas complexas no espaço 3D.
• Modelagem de tempo dinâmicoCapacidade de lidar com tarefas contínuas de tomada de decisão em ambientes dinâmicos e de se adaptar a requisitos de cenários em constante mudança, com planejamento de longo prazo, interação em circuito fechado e colaboração com várias inteligências.
• Raciocínio e interpretação complexosSuporte a raciocínio em várias etapas e análise lógica causal, podendo gerar explicações detalhadas do processo de raciocínio, aumentando a transparência e a interpretabilidade da tomada de decisões.
• Suporte a entradas multimodaisManipula várias formas de entrada, como imagens de alta resolução, entradas com várias visualizações, quadros de vídeo, comandos verbais e gráficos de cena, com recursos avançados de fusão multimodal.
• Adaptação de cena em tempo realAdaptação rápida a novos cenários, atualização de informações ambientais em tempo real, suporte à execução eficiente de tarefas dinâmicas e garantia de operação flexível do robô em diferentes cenários.

Endereço do site oficial do RoboBrain 2.0

• Site do projeto:: https://superrobobrain.github.io/
• Repositório do GitHub:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
• Biblioteca do modelo HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
• Artigo técnico do arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2507.02029

Como usar o RoboBrain 2.0

• Visite o site oficialVisite o site do projeto RoboBrain 2.0 para conhecer os recursos, a arquitetura e os detalhes técnicos.
• Obtendo o código e o modelo
  • Clonagem de código de repositórios do GitHub::

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain2.0

• • Faça o download do arquivo de pesos do modelo no repositório do GitHub em releases ou por meio da biblioteca de modelos do Hugging Face.
• Instalação de dependênciasInstalação das dependências necessárias de acordo com a documentação do projeto.

pip install -r requirements.txt

• Ambiente de configuraçãoAmbiente de hardware: Certifique-se de que o ambiente de hardware (por exemplo, GPU) atenda aos requisitos para a execução do modelo. Configure as variáveis de ambiente, por exemplo, defina os caminhos de peso do modelo, etc.
• Executar o código de amostraCódigo de amostra: O código de amostra está disponível no repositório do projeto para mostrar como carregar modelos e realizar inferência.

from robobrain import RoboBrainModel

# 加载模型
model = RoboBrainModel(model_path="path/to/model_weights")

# 输入示例
input_data = {
    "image": "path/to/image.jpg",
    "instruction": "Navigate to the red object and pick it up."
}

# 运行推理
output = model.infer(input_data)
print(output)

• Tarefas personalizadasAdapte o formato dos dados de entrada e as instruções da tarefa ao cenário do aplicativo. Se necessário, faça o ajuste fino do modelo para atender aos requisitos específicos da tarefa.
• Testes e otimizaçãoTeste o desempenho do modelo em um ambiente real e observe o desempenho em diferentes cenários. Otimize os parâmetros do modelo ou ajuste os dados de entrada com base nos resultados do teste.
• Implementação em robôsImplementar o modelo em um sistema robótico real para garantir a recepção em tempo real dos dados do sensor e a saída dos comandos de controle. Realize testes de integração do sistema para garantir a compatibilidade do modelo com o hardware e o software do robô.

Principais benefícios do RoboBrain 2.0

• Poderosos recursos de fusão multimodalProcessamento de dados: processa dados em várias modalidades, como imagens de alta resolução, entradas de múltiplas visualizações, quadros de vídeo, comandos verbais e gráficos de cenas para apoiar a compreensão e a execução de instruções de tarefas complexas.
• Excelentes habilidades de modelagem espacial e temporalO modelo é equipado com localização espacial precisa e recursos de raciocínio relacional para lidar com tarefas complexas no espaço tridimensional. Ao mesmo tempo, ele oferece suporte ao planejamento de longo prazo e à interação dinâmica para tarefas contínuas de tomada de decisões em ambientes dinâmicos.
• Raciocínio complexo e transparênciaSuporte ao raciocínio em várias etapas e à análise lógica causal, podendo gerar explicações detalhadas do processo de raciocínio para aumentar a transparência e a interpretabilidade da tomada de decisões.
• Estrutura para treinamento e avaliação eficazesCom base na estrutura de treinamento distribuído FlagScale e na estrutura de avaliação FlagEvalMM, o RoboBrain 2.0 é capaz de realizar com eficiência o treinamento em larga escala e a avaliação de modelos multimodais para garantir o aprimoramento contínuo do desempenho do modelo.
• Adaptação rápida a novos cenáriosO modelo pode atualizar as informações ambientais em tempo real, adaptar-se rapidamente a novos cenários e oferecer suporte à execução eficiente de tarefas dinâmicas.
• Código aberto e suporte da comunidadeDocumentação rica, código de amostra e suporte da comunidade são fornecidos para que os desenvolvedores aprendam, desenvolvam e personalizem.

Para quem é o RoboBrain 2.0?

• Engenheiros e pesquisadores de robóticaProfissionais envolvidos em pesquisa e desenvolvimento de robótica para aprimorar os recursos de percepção, raciocínio e planejamento de robôs e para desenvolver sistemas robóticos mais inteligentes.
• Desenvolvedores de inteligência artificialFerramentas e estruturas poderosas para apoiar a realização de tarefas complexas para engenheiros que desejam pesquisar e desenvolver no campo da IA multimodal.
• Especialistas em automação industrialNa produção industrial, para otimizar os processos de produção, melhorar a eficiência e a qualidade da produção, para cenários industriais que exigem operações de alta precisão e execução de tarefas complexas.
• Gerentes de logística e de armazémMelhoria da eficiência logística e redução dos custos de mão de obra por meio do controle de robôs para realizar tarefas de manuseio de carga, classificação e gerenciamento de estoque.
• Casa inteligente e provedores de serviçosComo o cérebro central da casa inteligente, ele entende comandos de linguagem natural e controla robôs para realizar tarefas domésticas, além de oferecer suporte ao monitoramento da segurança doméstica.