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🚀 快速阅读

1. 模型介绍：RDT是全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型，具备十亿参数量，能够自主完成复杂任务。
2. 主要功能：RDT支持双臂协调操作、自主任务执行、高精确度操作、语言指令理解和少样本学习。
3. 技术原理：RDT结合多模态输入编码、Transformer骨干网络和预训练与微调技术，展现出强大的泛化能力和操作精度。

正文（附运行示例）

RDT 是什么

RDT（Robotics Diffusion Transformer）是由清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量，能够在无需人类操控的情况下自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。RDT基于模仿学习人类动作，展现出强大的泛化能力和操作精度，能够处理未见过的物体和场景。清华团队已将RDT的代码、模型和训练数据集开源，推动机器人技术的发展和应用。

RDT的核心在于其多模态输入编码和Transformer骨干网络，结合语言、视觉和动作三种模态，能够处理复杂的机器人操作任务。

RDT 的主要功能

• 双臂协调操作：指挥机器人的双臂协同工作，完成复杂的物理任务，例如调酒和遛狗。
• 自主任务执行：无需人类直接操控，自主完成之前未见过的全新任务。
• 高精确度操作：RDT能够进行精确的操作，如控制机器狗走直线，需要极高的操作精度。
• 语言指令理解：理解并遵循人类的自然语言指令，执行相应的动作。
• 少样本学习：RDT具有强大的学习能力，只需少量演示即可学会新技能。

RDT 的技术原理

• 多模态输入编码：RDT结合语言、视觉和动作三种模态，基于不同的编码方式处理输入。
• 动作编码：具有傅里叶特征的多层感知机（MLP）。
• 图片编码：基于经过对齐的SigLIP。
• 语言编码：使用T5-XXL语言模型。
• Transformer骨干网络：RDT采用Transformer作为骨干网络，针对机器人操作进行关键修改。
• QKNorm和RMSNorm：缓解传感器失灵导致的极端值问题。
• 非线性MLP解码器：增强对非线性动力学的近似能力。
• 交替注入：平衡图像和文本模态，防止信息淹没。
• 预训练与微调：RDT在大规模的具身数据集上进行预训练，获得泛化性，基于高质量的双臂微调数据集进行微调，增强双臂操作能力。
• 统一动作空间：构建统一的动作空间，统一不同机器人数据的格式，让模型从不同数据中学习共享的物理规律。

如何运行 RDT

安装环境

1. 克隆仓库并安装依赖：

   git clone git@github.com:thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer.git
   cd RoboticsDiffusionTransformer
   conda create -n rdt python=3.10.0
   conda activate rdt
   pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   pip install packaging==24.0
   pip install flash-attn --no-build-isolation
   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载多模态编码器并链接到仓库目录：

   mkdir -p google
   ln -s /path/to/t5-v1_1-xxl google/t5-v1_1-xxl
   ln -s /path/to/siglip-so400m-patch14-384 google/siglip-so400m-patch14-384
   

微调模型

1. 准备数据集并链接至仓库目录：

   cd data
   mkdir -p datasets
   ln -s /path/to/my_cool_dataset datasets/my_cool_dataset
   

2. 实现数据集加载器并计算数据集统计信息：

   python -m data.compute_dataset_stat_hdf5
   

3. 启动微调：

   source finetune.sh
   

部署到真实机器人

1. 修改机器人动作格式转换函数：

   def _format_joint_to_state(self, joint_state):
    # 将机器人原始动作转换为RDT接受的统一动作向量
   

2. 运行推理脚本：

   python -m scripts.agilex_inference --pretrained_model_name_or_path=<PATH TO MODEL CHECKPOINT>
   

资源

• 项目官网：https://rdt-robotics.github.io/rdt-robotics
• GitHub 仓库：https://github.com/thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/robotics-diffusion-transformer/rdt-1b
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.07864

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