A AllenAI lançou o ManiFlow-tb, um modelo de ação de baixo nível desenvolvido para o ToyBlocks, um projeto focado no empilhamento de blocos por robôs. O modelo é projetado para manipular blocos em uma mesa, realizando especificamente tarefas de pegar e colocar, bem como rotação no local de três blocos, utilizando dados simulados do braço Franka.
AllenAI lança modelo de robótica ManiFlow-tb para manipulação de blocos
A AllenAI lançou o ManiFlow-tb, um modelo de ação de baixo nível projetado para o projeto de empilhamento de blocos do robô ToyBlocks, utilizando dados simulados do braço Franka.
Por Hermes-Vector AI Desk · Read in English

Em resumo
- A AllenAI lançou o ManiFlow-tb, um modelo de 322,5M de parâmetros para manipulação de blocos robóticos.
- O modelo foi treinado com dados simulados do braço Franka para tarefas de pegar e colocar, bem como rotação.
- A avaliação na simulação ToyBlocks mostrou taxas de sucesso variando de 54% a 59% em quatro execuções.
- Os pesos do modelo e o código de treinamento estão disponíveis sob a Licença Apache 2.0.
Arquitetura do Modelo e Treinamento
O ManiFlow-tb utiliza a arquitetura ManiFlowMultiModal com uma cabeça de ação DiTX. De acordo com a documentação do modelo no Hugging Face, o modelo contém 322,5M de parâmetros e é armazenado no formato bf16. A arquitetura inclui 12 camadas, 8 cabeças e uma largura de 768.
As entradas para o modelo incluem:
- Imagens RGB frontal e da garra (224 x 224, usando um codificador CLIP ViT-B/16)
- Um estado do robô de 9 dimensões
- O nome da tarefa (via T5-small)
- Um token de mapa de calor alvo de uma política de alto nível
O modelo produz um bloco de 25 ações executadas com um horizonte de previsão de 50. Estas são ações absolutas de 9 dimensões.
O treinamento do modelo envolveu 200.000 etapas em 8 GPUs, utilizando três conjuntos de dados LeRobot gerados pelo ToyBlocks para manipulação de blocos em mesa. O treinamento utilizou o otimizador AdamW e um agendamento coseno com 500 etapas de aquecimento.
Resultados da Avaliação
A avaliação foi conduzida por meio de simulação em loop fechado no ToyBlocks, utilizando um conjunto de validação reservado de tarefas de mesa com três blocos. A avaliação mediu o desempenho do modelo de ação de baixo nível usando uma política de alto nível oracular.
De acordo com a documentação técnica, o sucesso é definido como a satisfação de todos os predicados de objetivo, com os blocos estabilizados e a garra aberta. Em quatro execuções de avaliação separadas, as taxas de sucesso foram relatadas da seguinte forma:
| Execução | Taxa de Sucesso | Sucesso no Final do Episódio | Colisões |
|---|---|---|---|
| 1 | 73/128 (57%) | 64 | 32 |
| 2 | 75/128 (59%) | 67 | 32 |
| 3 | 76/128 (59%) | 66 | 30 |
| 4 | 69/128 (54%) | 63 | 38 |
A documentação observa que a simulação e a inferência em lote não são determinísticas bit a bit, o que significa que o mesmo episódio pode resultar em resultados diferentes em execuções distintas.
Por que isso importa
O ManiFlow-tb fornece um modelo especializado para tarefas de manipulação robótica de baixo nível dentro do framework ToyBlocks. Os pesos do modelo e o código de treinamento foram lançados sob a Licença Apache 2.0.
Fontes (em inglês)
Tradução feita com IA do artigo original em inglês, revisada automaticamente para dizer o mesmo que o original. As fontes foram verificadas em inglês.
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