Mô hình
Mistral ra mắt Robostral Navigate: AI điều hướng robot chỉ với một camera đơn
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Mistral giới thiệu mô hình AI 8B giúp robot tự hành trong môi trường phức tạp chỉ bằng camera RGB thông thường, vượt trội hơn cả các hệ thống sử dụng cảm biến chiều sâu chuyên dụng.
Bản dịch AI
Theo tin từ IT ngày 9 tháng 7, Mistral đã đăng tải một bài viết vào hôm qua (8 tháng 7) công bố Robostral Navigate, mô hình AI đầu tiên của hãng dành cho điều hướng robot. Với tổng tham số 8B, mô hình này cho phép robot tự động điều hướng trong các môi trường phức tạp chỉ bằng một camera RGB duy nhất.


Theo thông tin từ bài viết được IT dẫn lại, mô hình này chủ yếu hướng tới các tác vụ điều hướng hiện thân (embodied navigation). Nó cho phép robot tự động di chuyển trong các môi trường phức tạp như văn phòng, nhà ở, tòa nhà thương mại và không gian ngoài trời mà không cần phụ thuộc vào cảm biến độ sâu hay LiDAR, chỉ cần sử dụng 1 camera RGB thông thường.


Dựa trên kết quả kiểm thử chuẩn R2R-CE, tỷ lệ thành công ở validation seen (các bối cảnh đã có trong tập huấn luyện) đạt 79.4%, và ở validation unseen (các bối cảnh hoàn toàn mới chưa từng xuất hiện trong tập huấn luyện) đạt 76.6%. Kết quả này cao hơn 9.7 điểm so với giải pháp camera đơn tốt nhất hiện nay và cao hơn 4.5 điểm so với các hệ thống tối ưu nhất sử dụng cảm biến độ sâu hoặc nhiều camera.


Mô hình này được phát triển hoàn toàn nội bộ bởi công ty và chỉ được huấn luyện trong môi trường mô phỏng. Nó sử dụng khoảng 400.000 lộ trình ghi lại từ 6.000 không gian ảo khác nhau, phù hợp cho các loại robot có bánh xe (wheeled), robot có chân (legged) và robot bay (flying).
Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, giúp tiết kiệm thời gian chọn lọc; kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết trên IT đều bao gồm tuyên bố này.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.