Дом
Компания Mistral представила Robostral Navigate 8B: автономная навигация с использованием одной камеры превосходит по эффективности системы с несколькими камерами
Французская компания Mistral, специализирующаяся на искусственном интеллекте, представила Robostral Navigate — свою первую модель ИИ для навигации роботов. Эта модель, содержащая 8 миллиардов параметров, позволяет роботам автономно ориентироваться в сложных средах, используя лишь стандартную RGB-камеру, что исключает необходимость в датчиках глубины или LiDAR.

Разработанная в первую очередь для навигации с использованием физического корпуса, Robostral Navigate применима в самых разных условиях, включая офисы, жилые помещения, коммерческие здания и открытые пространства. Традиционные системы навигации, как правило, полагаются на дорогостоящие LiDAR или датчики глубины, что увеличивает затраты на оборудование и сложность внедрения. Используя стандартную камеру и модель с 8 миллиардами параметров, Robostral Navigate значительно снижает эти барьеры, создавая полноценную систему с замкнутым циклом — от восприятия окружающей среды до планирования маршрута.
Превосходя по эффективности многокамерные системы с помощью всего одного объектива, модель достигает показателя успешности выше 76 % в новых средах.
Показатели производительности впечатляют. В тестах R2R-CE модель достигла показателя успешности 79,4 % в сценах, включенных в обучающие данные, и 76,6 % в совершенно новых средах. Примечательно, что она превосходит предыдущее лучшее решение с одной камерой на 9,7 процентных пункта и опережает системы высшего уровня, использующие датчики глубины или несколько камер, на 4,5 процентных пункта. Это демонстрирует, что подход с использованием одной камеры может не только сравниться с многокамерными решениями, но и обеспечить значительный прорыв в производительности.
Компания Mistral разработала модель полностью собственными силами, обучая её исключительно в симулированных средах с использованием примерно 400 000 записанных траекторий в 6 000 различных виртуальных пространствах. Эта стратегия обучения, основанная исключительно на симуляции, сводит к минимуму необходимость сбора реальных данных, одновременно подтверждая эффективность переноса навыков из виртуальной среды в физическую.
Эта экосистема с открытым исходным кодом, совместимая с колесными, шагающими и летающими роботами, выглядит весьма многообещающей.
Что касается совместимости, Robostral Navigate поддерживает три основные категории роботов: колесные, четвероногие и летающие платформы, охватывая все основные современные типы роботов. Независимо от того, применяется ли она к колесным логистическим роботам, четвероногим роботам-собакам или дронам, одна и та же модель навигации может быть адаптирована, что подчеркивает её высокую универсальность.
Связанная статья
Tencent Launches Personal Agent Code-named Handy Bot for Covert WeChat Testing
По сообщениям, Tencent работает за кулисами над продуктом «Персональный ИИ-агент», получившим внутреннее название «Handy Bot», с планами выпустить его в виде отдельного приложения. Сервис уже тихо появился в WeChat, где описание его аккаунта идентифи
OpenAI запустит более дешевую версию ChatGPT, возможно, представит модель на основе рекламы для конкуренции с Netflix
OpenAI намерена расширить свою аудиторию, пересмотрев текущую структуру услуг и запустив более доступный уровень подписки на ChatGPT. По данным внутренних источников, компания черпает вдохновение из бизнес-модели Netflix, стремясь компенсировать упущ
Команда WeChat Vision открыла исходный код универсальной мультимодальной модели вложения WeMM-Embedding; ежедневный объем звонков превышает десять миллиардов
Команда WeChat Visual компании Tencent официально перевела в открытый доступ WeMM-Embedding — универсальную мультимодальную модель встраивания, разработанную для обработки как текстовых, так и графиче
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Французская компания Mistral, специализирующаяся на искусственном интеллекте, представила Robostral Navigate — свою первую модель ИИ для навигации роботов. Эта модель, содержащая 8 миллиардов параметров, позволяет роботам автономно ориентироваться в сложных средах, используя лишь стандартную RGB-камеру, что исключает необходимость в датчиках глубины или LiDAR.

Разработанная в первую очередь для навигации с использованием физического корпуса, Robostral Navigate применима в самых разных условиях, включая офисы, жилые помещения, коммерческие здания и открытые пространства. Традиционные системы навигации, как правило, полагаются на дорогостоящие LiDAR или датчики глубины, что увеличивает затраты на оборудование и сложность внедрения. Используя стандартную камеру и модель с 8 миллиардами параметров, Robostral Navigate значительно снижает эти барьеры, создавая полноценную систему с замкнутым циклом — от восприятия окружающей среды до планирования маршрута.
Превосходя по эффективности многокамерные системы с помощью всего одного объектива, модель достигает показателя успешности выше 76 % в новых средах.
Показатели производительности впечатляют. В тестах R2R-CE модель достигла показателя успешности 79,4 % в сценах, включенных в обучающие данные, и 76,6 % в совершенно новых средах. Примечательно, что она превосходит предыдущее лучшее решение с одной камерой на 9,7 процентных пункта и опережает системы высшего уровня, использующие датчики глубины или несколько камер, на 4,5 процентных пункта. Это демонстрирует, что подход с использованием одной камеры может не только сравниться с многокамерными решениями, но и обеспечить значительный прорыв в производительности.
Компания Mistral разработала модель полностью собственными силами, обучая её исключительно в симулированных средах с использованием примерно 400 000 записанных траекторий в 6 000 различных виртуальных пространствах. Эта стратегия обучения, основанная исключительно на симуляции, сводит к минимуму необходимость сбора реальных данных, одновременно подтверждая эффективность переноса навыков из виртуальной среды в физическую.
Эта экосистема с открытым исходным кодом, совместимая с колесными, шагающими и летающими роботами, выглядит весьма многообещающей.
Что касается совместимости, Robostral Navigate поддерживает три основные категории роботов: колесные, четвероногие и летающие платформы, охватывая все основные современные типы роботов. Независимо от того, применяется ли она к колесным логистическим роботам, четвероногим роботам-собакам или дронам, одна и та же модель навигации может быть адаптирована, что подчеркивает её высокую универсальность.
Tencent Launches Personal Agent Code-named Handy Bot for Covert WeChat Testing
По сообщениям, Tencent работает за кулисами над продуктом «Персональный ИИ-агент», получившим внутреннее название «Handy Bot», с планами выпустить его в виде отдельного приложения. Сервис уже тихо появился в WeChat, где описание его аккаунта идентифи
OpenAI запустит более дешевую версию ChatGPT, возможно, представит модель на основе рекламы для конкуренции с Netflix
OpenAI намерена расширить свою аудиторию, пересмотрев текущую структуру услуг и запустив более доступный уровень подписки на ChatGPT. По данным внутренних источников, компания черпает вдохновение из бизнес-модели Netflix, стремясь компенсировать упущ
Команда WeChat Vision открыла исходный код универсальной мультимодальной модели вложения WeMM-Embedding; ежедневный объем звонков превышает десять миллиардов
Команда WeChat Visual компании Tencent официально перевела в открытый доступ WeMM-Embedding — универсальную мультимодальную модель встраивания, разработанную для обработки как текстовых, так и графиче











