RoboBrain

RoboBrain概述

RoboBrain是由智源研究院研发的开源具身大脑模型，旨在推动单机智能向群体智能演进。该模型由三个核心模块构成：用于任务规划的基座模型、用于可操作区域感知的A-LoRA模块以及用于轨迹预测的T-LoRA模块。通过多阶段训练策略，RoboBrain具备长历史帧记忆和高分辨率图像感知能力，能够将抽象指令转化为具体操作。在任务规划、可操作区域感知和轨迹预测等评测中表现优异。

RoboBrain的核心功能

• 任务规划能力：将复杂操作指令分解为可执行的子任务，例如“提起茶壶并将水倒入杯中”可拆分为“靠近并提起茶壶”“调整位置对准杯口”“倾斜倒水”等步骤。
• 可操作性感知：识别物体的可操作区域，如茶壶的把手或壶嘴。
• 轨迹预测：预测完成任务所需的完整运动轨迹，如从当前位置到目标点的移动路径。

RoboBrain的技术架构

• 模型结构：基于LLaVA框架构建，包含以下组件：
  • 视觉编码器：采用SigLIP模型，负责将图像信息转换为视觉特征。
  • 投影器：通过两层MLP将视觉特征映射至与文本嵌入相同的维度。
  • 大语言模型：使用Qwen2.5-7B-Instruct模型，实现对文本指令的理解与生成。
• 多阶段训练策略：包括通用视觉预训练（OneVision Training）和机器人任务微调，以提升模型在实际操作中的性能。
• 数据支持：依托ShareRobot数据集进行训练，该数据集包含丰富的任务规划、可操作区域及轨迹标注，确保模型在复杂场景下的稳定性。
• 推理流程：在实际应用中，系统首先处理视觉输入，解析指令，再分步执行任务规划、可操作区域识别和轨迹预测。

RoboBrain的项目资源

• 项目官网：https://superrobobrain.github.io/
• Github仓库：https://github.com/FlagOpen/RoboBrain
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.21257

RoboBrain的应用领域

• 多机器人协作：作为RoboOS平台的核心组件，支持不同机器人之间的协同工作。
• 复杂任务规划：可处理如“浇花”“将花盆放入抽屉”“按颜色分类积木”等任务，生成详细的操作步骤。
• 可操作区域识别：能准确识别物体的可操作区域，并据此制定操作路径。
• 实时反馈优化：结合RoboOS的端云协作机制，可动态调整策略，提升任务执行的鲁棒性。