可能会影响策略机能。配备立体视觉的系统1可以或许推广使用到系统从未锻炼过的扁平包裹上。这种分歧性突显了进修校准正在减轻协变量偏移方面的无效性，仅通过每台机械人的机载视觉输入来估量结尾施行器的六维姿势。Figure 02上一份打工履历仍是正在宝马工场担任汽车拆卸，出格是添加立体视觉后，虽然人形机械人分拣快递看起来效率不是出格高、不如人工分或机械臂分拣，对于不小心漏拣的快递，视频中能够看到，数据质量和分歧性远比数据数量主要。正在现实使用中，将其变为更短的[0.8*Tx 动做维度]轨迹，但其吞吐量却提高了40%。优化并同一操做策略，Figure曾经正在客户现场验证了让机械人正在快递流水线上担任分拣的整套流程的可行性。一整排机械人能够比力流利地抓取、摆放快速，Figure AI发布了一段视频，剔除低效、失误或失败的案例。配合提拔视觉节制的靠得住性。既连结输入交叉留意力变换器的视觉标识表记标帜总量恒定。从而实现测试时20%的加快。也取得了显著结果提拔。代表了一系列以200赫兹频次施行的机械人动做。但锐意保留了包含天然批改动做的示范——当批改行为源于随机性而非操做失误时。为逃逐并最终超越人类操做速度，因为动做变得过于不切确，然后以本来的200赫兹节制速度施行这个更短的动做块，若是不进行恰当弥补，通过甚部戴正在的摄像头，不外，可是人形机械人展示出强大的场景顺应性和跨设备迁徙能力，此前系统1采用单目视觉输入，使大规模摆设更具可行性。摆设这项工做花了30天。Figure沉点筛选人类示范数据，上周日。建立丰硕的空间条理表征。从Figure此次发布的来看，立体视觉模子的吞吐量比非立体视觉提高了60%。通过取近程操做员亲近共同，据Figure引见，数据质量优于数量：同对于单个场景而言，但该系统正在所有平台上都连结了相当的操控机能程度。无效削减了对每台机械人进行繁琐从头校准的需求，机械人前瞻2月27日报道，通过对一个维度为[Tx动做维度]的动做块（代表一个持续T毫秒的轨迹）进行线性沉采样，出格是正在高维度的整个上半身动做空间中，新版系统通过立体视觉从干收集连系多标准特征提取收集，当提速跨越50%时，无效实现了跨机械人迁徙：通过操纵进修到的校准和视觉本体感触感染模块，然而，提到预备招募大模子锻炼、操控工程师、大模子评估、强化进修等岗亭的人才。成本效益上仿佛不尽如人意。颁布发表将上周推出的VLM模子使用到Figure 02人形机械人上并让它进物流工场分拣快递，因而，将来大概会缩短到1礼拜、1天，无效吞吐量起头大幅下降。取之前每个摄像头输入图像特征标识表记标帜分歧，Figure锻炼了一个视觉本体感触感染模子，正在提速高达50%的环境下结果冷艳，这些差别包罗传感器校准差别（影响输入不雅测）和关节响应特征（影响动做施行），也能够进行校正。机械人能够识别快递上的条码，正在多台机械人上摆设单一策略，系统1输出的动做块。活动模式正在提速50%时结果最好：通过线性沉采样（“活动模式”）来加快策略施行，即初级视觉活动节制策略）做了一系列改良：正在数据层面，可以或许正在停机时间最短的环境下，需要处理因为单个机械人硬件细微差别导致的不雅测和动做空间中的分布变化问题。能够正在不点窜锻炼过程的环境下，对分歧尺寸包裹的鲁棒性提拔：多标准特征提取和现性立体视觉输入都显著提高了系统机能，利用颠末细心拾掇的高质量演示数据锻炼的模子，研发团队还对Helix的系统1（S1），Figure还发布了Helix团队扩充的消息，多标准特征使系统既能解析微不雅细节，又避免计较资本华侈。其时放置好这份工做花了12个月。保守人工校准体例难以规模化使用。系统1的无效吞吐量高于演示数据。系统需要屡次沉置，多场景的大规模摆设使用也有了更大的可能性。虽然传感器校准存正在差别且硬件有细微分歧，这种正在线“校准”功能，人形机械人物理世界的速度不竭提拔，Figure可以或许将最后正在单个机械人数据上锻炼的统一策略使用到多台其他机械人上。Figure正在特征标识表记标帜化前通过多标准立体收集融合双摄像头消息，虽然锻炼数据量削减了三分之一，Figure采用了简单高效的测试阶段加快手艺：对策略动做块输出进行插值（定名为“活动模式”）。虽然速度看起来比起人类分拣还差了一些。实现跨机械人策略的高效迁徙。今天。