VLM，LLM等大模型如何应用于机器人控制(以强化学习为例)

发布时间：2024年01月06日

VLM：视觉语义模型，准确识别图中有什么，处于什么状态，以及不同物体之间的关联。

LLM：语言大模型，可以针对当前的环境，自动生成可执行的任务，或者将人类指令重新分成可执行的子任务。

以下图为例：将状态S传递给VLM模型?，通过语义分析知道图中有什么物体，以及机器人在干什么。再将这个信息传递给LLM模型，由它决定，接下来做什么任务合适，再将相关信息全部传递给DQN(一种强化学习模型)，由该模型输出相应的动作A(如机械臂不同关节移动的角度，移动机器人的移动方位等)，执行相应动作后，会出现新的状态S'，再将这个状态传递给VLM，重新对当前状态进行语义分析，并通过LM模型和之前LLM模型给出的任务指示进行对比，得到语义之间相关性的高低，最终给出奖励R，再将奖励R传递给DQN，不断调整策略Π。

总结：从应用效果上看，相对于传统方法，大模型在机器人上的应用，让机器人具有了真正意义上自我技能的学习。比方说，‘抓’ 这个技能，传统放法抓一个物体就要重新训练一次，或者说一次训练多个物体，但并不能抓没有训练过的物体，该方法不止可以抓训练过的物体(数量比传统方法多的多)，对于没有训练过的物体也有很好的泛化性，?

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_48878618/article/details/135432475
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