斯坦福团队在最新项目HomeBody中,让GPT-6 Astra接上宇树G1人形机器人,首次实现让机器人在陌生厨房里记住物品位置、规划路径并完成多步任务。测试在搭载RTX 4090笔记本上运行,GPT-6 Sol平均得分是GPT-5.6 Sol的1.6倍,成本却低了约47%。
先逛一圈,把厨房记下来
HomeBody第一步让G1自主探索陌生厨房。机器人一边移动,一边用相机记录画面、激光雷达扫描空间结构、SLAM同步定位建图。这些空间记忆不会随机器人转身消失,后续任务可随时调用。
Real2Sim:把真实厨房搬进模拟器
Astra随后担任Real2Sim智能体,在Isaac Sim仿真平台里搭建数字厨房孪生,将真实定位地图与数字模型对齐到同一坐标系。这样,之前保存的抽屉画面就不只是”见过这个抽屉”,还对应着一个可返回的三维坐标。
给个目标,自己安排动作
用户说”帮我把药拿来”,即使药不在当前视野,G1也能从保存画面中找到线索,走到自己之前记录过的抽屉前,开抽屉、取药、递给人。HomeBody不需为新厨房额外采集训练数据,也无须重新训练专用动作策略。部署成本:RTX 4090笔记本加上前期的API调用开销。
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