RobotVLA是一个革命性的机器人控制框架，它突破了传统VLA模型的局限性，实现了任意视觉模型控制任意机器人的愿景。
我们的使命是构建一个真正通用的机器人控制系统：
- 解耦视觉与控制：任何预训练视觉模型都能用于机器人控制，无需重新训练
- 统一机器人接口：所有7DOF机器人都可以通过标准化函数调用接入
- 零样本泛化：支持未见过的机器人形态和任务，无需额外训练数据
- 厂商友好：为机器人制造商提供简单的插件式集成方案
| 特性 | RT-2/OpenVLA | RobotVLA |
|---|---|---|
| 训练数据依赖 | 需要大量机器人数据集训练 | 无需机器人训练数据 |
| 视觉模型 | 固定的视觉编码器 | 支持任意预训练视觉模型 |
| 机器人支持 | 特定机器人形态 | 通用7DOF机器人接口 |
| 部署方式 | 端到端神经网络 | 模块化函数调用系统 |
| 扩展性 | 需要重新训练 | 即插即用，动态扩展 |
-
函数式机器人控制
- 将机器人动作抽象为可组合的函数调用
- 类似LLM工具调用机制，但专门针对机器人控制优化
- 支持复杂动作序列的规划和执行
-
通用视觉接口
- 标准化特征提取管道，支持CLIP、DINOv2、自定义模型等
- 自动特征对齐和归一化
- 动态模型注册和热插拔
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零训练机器人集成
- 基于运动学和动力学约束的通用控制接口
- 自适应工作空间映射
- 安全边界自动推导
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│ 任意视觉模型 │ │ 语言理解模块 │ │ 机器人函数引擎 │
│ CLIP/DINOv2/... │───▶│ 指令解析+规划 │───▶│ 动作执行+反馈 │
│ │ │ │ │ │
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│ │ │
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│ 特征提取 │ │ 动作规划 │ │ 机器人适配器 │
│ 标准化接口 │ │ 函数调用生成 │ │ 厂商SDK集成 │
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- ModelAdapter: 支持任意视觉模型的统一接口
- FeatureExtractor: 标准化特征提取管道
- ModelRegistry: 动态模型注册和管理
- InstructionProcessor: 自然语言指令解析
- ActionPlanner: 指令到机器人函数调用的转换
- ContextManager: 对话和任务上下文管理
- FunctionRegistry: 机器人控制函数注册
- ExecutionEngine: 函数调用执行引擎
- AdapterInterface: 厂商SDK集成层
- Pipeline: 端到端处理管道
- Config: 配置管理系统
- Types: 类型定义和数据结构
# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-org/RobotVLA.git
cd RobotVLA
# 安装依赖
pip install -r robotvla/requirements.txt
# 验证安装
python -c "from robotvla import RobotVLAPipeline; print('安装成功!')"from robotvla import RobotVLAPipeline
from robotvla.config import RobotVLAConfig
# 加载配置
config = RobotVLAConfig.from_file("config/example_config.yaml")
# 创建管道
pipeline = RobotVLAPipeline(config)
# 执行指令
result = pipeline.process(
image="path/to/image.jpg",
instruction="请拿起桌上的红色杯子",
robot_id="widowx_robot"
)
print(f"执行结果: {result.success}")
print(f"执行动作: {result.actions}")创建机器人配置文件 my_robot_config.yaml:
robots:
- robot_id: "my_robot_arm"
robot_type: "custom" # 自定义机器人类型
connection_type: "remote" # 连接方式: local/remote/simulation
# 连接参数
host: "192.168.1.100"
port: 8080
api_endpoint: "/api/v1/control"
# 机器人规格
dof: 7 # 自由度
has_gripper: true # 是否有夹爪
workspace_bounds: # 工作空间边界
- [-0.8, 0.8] # X轴范围 [最小值, 最大值]
- [-0.8, 0.8] # Y轴范围
- [0.0, 1.2] # Z轴范围
# 控制参数
max_velocity: 1.0 # 最大速度 (m/s)
max_acceleration: 2.0 # 最大加速度 (m/s²)
safety_limits:
max_force: 50.0 # 最大力 (N)
joint_limits_buffer: 0.05 # 关节限位缓冲
workspace_violation_threshold: 0.05
# 函数注册
function_registry_path: "robots/my_robot/functions.yaml"
custom_functions: {}# robots/my_robot/adapter.py
from robotvla.robots.base import RobotAdapter
from typing import List, Dict, Any
class MyRobotAdapter(RobotAdapter):
"""自定义机器人适配器"""
def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
super().__init__(config)
# 初始化您的机器人SDK
self.robot_client = YourRobotSDK(
host=config['host'],
port=config['port']
)
def move_to_pose(self, position: List[float], orientation: List[float],
speed: float = 1.0) -> bool:
"""移动到指定位姿"""
try:
# 使用您的SDK执行动作
success = self.robot_client.move_to_pose(
position, orientation, speed
)
return success
except Exception as e:
self.logger.error(f"移动失败: {e}")
return False
def grasp(self, force: float = 10.0) -> bool:
"""执行抓取动作"""
try:
return self.robot_client.close_gripper(force)
except Exception as e:
self.logger.error(f"抓取失败: {e}")
return False
def release(self) -> bool:
"""释放物体"""
try:
return self.robot_client.open_gripper()
except Exception as e:
self.logger.error(f"释放失败: {e}")
return False
def get_current_state(self) -> Dict[str, Any]:
"""获取当前机器人状态"""
return {
"joint_positions": self.robot_client.get_joint_positions(),
"end_effector_pose": self.robot_client.get_end_effector_pose(),
"gripper_state": self.robot_client.get_gripper_state()
}# robots/my_robot/functions.yaml
functions:
- name: "move_to_position"
description: "移动机器人到指定位置"
parameters:
- name: "x"
type: "float"
description: "X坐标 (米)"
range: [-0.8, 0.8]
- name: "y"
type: "float"
description: "Y坐标 (米)"
range: [-0.8, 0.8]
- name: "z"
type: "float"
description: "Z坐标 (米)"
range: [0.0, 1.2]
- name: "speed"
type: "float"
description: "移动速度 (0-1)"
default: 0.5
range: [0.1, 1.0]
- name: "pick_object"
description: "拾取物体"
parameters:
- name: "target_position"
type: "list[float]"
description: "目标位置 [x, y, z]"
- name: "approach_height"
type: "float"
description: "接近高度 (米)"
default: 0.1
- name: "grasp_force"
type: "float"
description: "抓取力度 (N)"
default: 10.0
range: [1.0, 50.0]# 注册您的机器人
from robotvla.robots.registry import register_robot_adapter
from robots.my_robot.adapter import MyRobotAdapter
register_robot_adapter("my_robot_type", MyRobotAdapter)
# 测试集成
config = RobotVLAConfig.from_file("my_robot_config.yaml")
pipeline = RobotVLAPipeline(config)
# 执行测试指令
result = pipeline.process(
instruction="移动到位置(0.3, 0.2, 0.5)",
robot_id="my_robot_arm"
)vision:
model_type: "clip" # 模型类型: clip, dinov2, huggingface, custom
model_name: "ViT-B/32" # 模型标识符
pretrained: true # 使用预训练权重
device: "auto" # 设备: auto, cpu, cuda, cuda:0
batch_size: 1 # 批处理大小
image_size: 224 # 输入图像尺寸
normalize: true # 是否归一化
feature_dim: null # 特征维度(null为自动检测)
custom_config: # 模型特定配置
cache_features: true # 是否缓存特征
pooling_method: "mean" # 池化方法: mean, max, clslanguage:
model_type: "huggingface" # 模型类型
model_name: "microsoft/DialoGPT-medium"
device: "auto"
# 生成参数
max_length: 512 # 最大序列长度
temperature: 0.1 # 生成温度
top_p: 0.9 # Top-p采样
do_sample: false # 是否使用采样
# 函数调用
enable_function_calling: true # 启用函数调用
max_function_calls: 5 # 每次指令最大函数调用数
# 上下文管理
context_window: 4096 # 上下文窗口大小
memory_size: 10 # 记忆历史对话数# 日志配置
log_level: "INFO" # 日志级别
log_file: "logs/robotvla.log" # 日志文件路径
# 性能配置
num_workers: 4 # 工作线程数
enable_caching: true # 启用缓存
cache_size: 1000 # 缓存大小限制
# 调试配置
debug_mode: false # 调试模式
profiling: false # 性能分析- 部署效率: 无需训练，配置即用，部署时间从数周缩短到数小时
- 计算成本: 利用现有预训练模型，无需大规模GPU集群训练
- 泛化能力: 支持零样本任务，适应性强于特定训练的模型
- 维护成本: 模块化设计，组件独立更新，降低维护复杂度
- 技术文档: docs.robotvla.com
- 示例代码: examples/ 目录
- 问题反馈: GitHub Issues
- 讨论社区: GitHub Discussions
本项目采用 MIT 协议开源 - 详见 LICENSE 文件。
RobotVLA: 让每一个视觉模型都能控制机器人，让每一个机器人都能理解世界。