discover bytedance astra, a cutting-edge dual-model robot framework designed for enhanced efficiency and adaptability in robotics development. learn how astra streamlines automation with advanced features and seamless integration.

సాంకేతికత

ByteDance ప్రేక్షకుల ముందుకు తీసుకువచ్చిన Astra: స్వయం-నావిగేషన్ రోబోట్ల కోసం విప్లవాత్మక ద్వైమోడల్ ఫ్రేమ్‌వర్క్

రోబోట్లు ల్యాబ్‌ల నుంచి బయటకు వచ్చి ఇంట్లు, ఆసుపత్రులు, గిడ్డంగులు లలో ప్రవేశిస్తూనే ఉన్నాయి, కానీ సందడిగల, పునరావృతమైన, మారుతూ ఉన్న అంతర్గత ప్రదేశాలలో నావిగేషన్ ఇప్పటికీ వారికి సవాలు. ByteDance యొక్క Astra రెండు మోడల్స్‌ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ప్రతిపాదించి, “ఆలోచించు” మరియు “ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వు” అనే రెండు సమన్వయ బుద్ధులను విభజిస్తుంది. ఫలితంగా ఒక సిస్టమ్ ఏర్పడింది, ఇది చిత్రాలు మరియు భాషను చదవగలదు, సార్తుకరమైన ప్రపంచ మ్యాప్‌ను నిర్మిస్తుంది, మరియు రియల్ టైంలో భద్రమైన మార్గాలు ప్లాన్ చేస్తుంది.

ఇక్కడ మొబైల్ రోబోట్లను అమలుపరచుతున్న బృందాలకు ఏమి మార్పు కలుగుతుందో స్పష్టమైన అవలోకనం ఉంది.

తరుణంలో ఉన్నారా? ముఖ్యమైనది ఇదీ:

ప్రధాన అంశాలు ⚡
🧭 రెండు మోడల్స్ విభజన: Astra-Global స్వయం/లక్ష్య స్థాన గుర్తింపును నిర్వహిస్తుంది; Astra-Local భద్రమైన, రియల్-టైం మోషన్ ప్లానింగ్‌ను చేస్తుంది.
🗺️ హై‌బ్రిడ్ మ్యాప్: టోపోలాజికల్-సెమెంటిక్ గ్రాఫ్ ప్రదేశాలు మరియు ల్యాండ్‌మార్క్‌లను కలిపి, బలమైన విజువల్-లాంగ్వేజ్ ప్రశ్నలతో సహకరిస్తుంది.
🚧 భద్రత భద్రత: మాస్క్డ్ ESDF నష్టం డిఫ్యూషన్ మరియు ఇమిటేషన్ బేస్‌లైన్‌లతో పోల్చితే ఘర్షణలను తగ్గిస్తుంది.
🔌 పరికరాలను సరిపోయేలా రూపొందింపు: NVIDIA ఎడ్జ్ స్టాక్స్, ROS2, మరియు Boston Dynamics, Fetch Robotics వంటి నాయకుల రోబోట్లతో కలిసి పనిచేయడానికి రూపొందించబడింది.

Summary

ఎలా Astra యొక్క రెండు మోడల్స్ ఆర్కిటెక్చర్ “నేను ఎక్కడ ఉన్నాను? నేను ఎక్కడికి వెళ్తున్నాను? ఎలా చేరుకోవాలి?” అన్న ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది

“MetroCart Logistics” వంటి సదుపాయాల్లో ఆధునిక ఫ్లీట్లకు మూడు తరచుగా వచ్చే ప్రశ్నలు ఉంటాయి: స్వయం స్థాన గుర్తింపు, లక్ష్య స్థాన గుర్తింపు, మరియు స్థానిక చలనం. సంప్రదాయ పైప్‌లైన్లు చిన్న మాడ్యూల్స్ లేదా నియమాలను చేర్చుతాయి, ఇవి పోలికావు కారిడార్లలో లేదా సహజ భాషలో ఇచ్చిన సూచనలు వచ్చినప్పుడు సాగే కొబ్బరి జరుగుతాయి. ByteDance యొక్క Astra ఆ స్టాక్‌ని రెండు సహకరిస్తున్న మోడల్స్‌గా తిరిగి సెట్ చేస్తుంది: Astra-Global (తక్కువ-ఆవృతిస్థాయి, అధిక-స్థాయి ఆలోచన) మరియు Astra-Local (అధిక-ఆవృతిస్థాయి, సమీప-నియంత్రణ).

ఈ విభజన System 1/System 2 నమూనా పాటిస్తుంది. గ్లోబల్ మోడల్ చిత్రాలు మరియు భాషను గ్రహించి రోబోట్‌ను మ్యాపుపై నేర్చుకొని “Radiology వద్ద ఉన్న నర్స్ స్టేషన్‌కు డెలివరీ చేయండి” వంటి లక్ష్యాలను అర్థం చేసుకుంటుంది. స్థానిక మోడల్ తరువాత నియంత్రణ రేట్ల వద్ద మార్గాలను ప్లాన్ చేసి తిరిగి ప్లాన్ చేస్తుంది, సెన్సార్లను కలిపి కార్ట్‌లు, మనుషుల లేదా తాత్కాలిక అడ్డంకులను తప్పిస్తుంది. ఇద్దరూ కలిసి, కార్యాలయాలు, మాల్‌లు మరియు ఇంటిల్లో జరుగుతున్న సాంప్రదాయ వ్యవస్థల లోపాలను తగ్గిస్తాయి.

భంగమైన మాడ్యూల్స్ నుండి రెండు సమన్వయ బుద్ధులకు

ఆరంభంలో క్రిమి తోటి మోడల్స్‌ను సర్దుబాటు చేయడం కాకుండా, Astra రెండు బలమైన న్యూయరల్ నెట్‌వర్క్స్‌లో సామర్ధ్యాలను ఒకటితప్పుగా మార్చేసింది. గ్లోబల్ భాగం లక్ష్యాలను సెమెంటిక్ ల్యాండ్‌మార్క్స్కు కుదుర్చడం ద్వారా ఈమెలింపును తగ్గిస్తుంది, స్థానిక భాగం మ్యాప్ పొరపాట్లు ఉన్నా కూడా భద్రమైన మరియు మృదువైన చలనాన్ని ఎల్లప్పుడూ మెయింటైన్ చేస్తుంది. హాల్ వేయిద్దుకు అడ్డంకి వచ్చితే, Astra-Local సర్దుబాటు అవుతుంది; గమ్యం కేవలం టెక్స్ట్‌లో చెప్పబడితే, Astra-Global పదాలను మ్యాప్ సమన్వయాలుగా అనువదిస్తుంది.

🧩 మాడ్యూల్ స్పష్టత: గ్లోబల్ ఆలోచన స్థిరంగా ఉంటుంది; స్థానిక నియంత్రణ త్వరగా ఉంటుంది.
🗣️ భాషా లోతుదనం: సహజ-భాష టాస్కింగ్ మాన్యువల్ వేపాయింట్లు లేకుండానే పనిచేస్తుంది.
🛡️ ప్రమాద తగ్గింపు: ఏకంగా భవనాలకు మాత్రమే సరిపడని నియమ విభేదాలు తక్కువ ఉంటాయి.
⚙️ పరిచర్య సామర్థ్యం: చాలా ఇబ్బంది పుట్టించే స్క్రిప్టుల కంటే రెండు మోడల్స్‌లోనే నవీకరణలు వస్తాయి.

రోజువారీ కార్యకలాపాలలో మార్పులు ఏమిటి

ఒక ఆసుపత్రిలో, ఒక నర్స్ “ICU-3 పక్కనున్న నిల్వ గదిలో నుంచి సరఫరాలు తేవి” అని చెప్పగలదు, గ్లోబల్ మోడల్ ఆ పదబంధాన్ని ఒక మ్యాప్ చేసిన సెమెంటిక్ నోడ్‌కు లింక్ చేస్తుంది. ఒక గిడ్డంగిలో, Astra-Local పడెట్‌ల చుట్టూ తక్షణం తిరగబడటం నిర్వహిస్తుంది, భద్రత గల మార్గంలో ఉంటూ. మొత్తం ఫ్లీట్‌పై, ఇది మానవపరమైన జోక్యాలను తగ్గించి ప్లానర్స్‌కు ప్రాసారాన్ని ఖచ్చితంగా ముందుకాణించడానికి సహాయం చేస్తుంది.

టాస్క్ 🔍	నిర్వహణ చేసే 🧠	సాంఖ్యికత ⏱️	ఉదాహరణ 🧪	ఫలితం ✅
స్వయం-స్ధాన గుర్తింపు	Astra-Global	తక్కువ	కెమెరా ఫ్రేమ్స్ ఉపయోగించి ప్రస్తుత కారిడార్ గుర్తింపు	పునరావృత అమరికల్లో స్థిరమైన పొజ్ 🧭
లక్ష్య స్థాన గుర్తింపు	Astra-Global	తక్కువ	“విశ్రాంతి ప్రాంతానికి వెళ్లండి” వంటి టెక్స్ట్	గమ్యం సెమెంటిక్ నోడ్‌కు పిన్ చేయబడింది 🎯
ప్రాంతీయ ప్లానింగ్	Astra-Local	అధిక	కార్టు చుట్టూ మార్గం రూపొందించడం	తక్కువ ఘర్షణ రేటు 🚧
ఒడోమెట్రీ అంచనా	Astra-Local	అధిక	IMU + చక్రాలు + దృష్టి విలీనం	~2% మార్గ దోషం 📉

అవగాహన: గ్లోబల్ ఆలోచనను స్థానిక ప్రతిస్పందనల నుంచి విడగొడితే, పాత సుసంధానపు పైప్‌లైన్లను మార్పులకు బలహీనంగా చేసే ప్రధాన తనే తొలగిపోతుంది.

discover bytedance astra, a cutting-edge dual-model robot framework enabling seamless integration and intelligent automation for developers and businesses.

Astra-Global లోపల: మల్టీమోడ్ స్థానికత హైబ్రిడ్ టోపోలాజికల్-సెమెంటిక్ మ్యాప్‌తో

Astra-Global ఒక మల్టీమోడ్ మోడల్, ఇది చిత్రాలు మరియు భాషను తీసుకుని రోబోట్ యొక్క ప్రస్తుత పొజ్ మరియు గమ్యాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. దీని కంటెక్స్ట్ ఆఫ్‌లైన్‌లో నిర్మించిన హైబ్రిడ్ గ్రాఫ్: కీఫ్రేమ్‌లు (6-DoF పొజ్లతో) నోడ్స్, కనెక్టివిటీని సూచించే ఎడ్జ్‌లు, మరియు “రిసెప్షన్ డెస్క్” లేదా “ఎలివేటర్ బ్యాంక్” వంటి సారం సూచి సెమెంటిక్ అవయవాలు. ఈ మ్యాప్ మోడల్‌కు ఒక రెండు భాగాలు అందజేస్తుంది: ఒక వారి చలనా స్కెలెటన్ మరియు ప్రదేశాల అర్థం.

గ్రాఫ్ ఎలా నిర్మించబడుతుంది మరియు ఉపయోగించబడుతుంది

అనేక చిన్న మోడల్స్‌ సర్దుబాటు చేయడం కాకుండా, Astra సామర్థ్యాలను రెండు బలమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్‌గా కంప్రెస్ చేసింది. గ్లోబల్ భాగం లక్ష్యాలు సెమెంటిక్ ల్యాండ్‌మార్క్స్కు కుదుర్చి అప్రమత్తత తగ్గిస్తుంది, స్థానిక భాగం మ్యాప్ పొరపాట్లు ఉన్నా కూడా చలనాన్ని సురక్షితం చేస్తుంది. హాల్ అడ్డుక

మ్యాపింగ్ పైప్‌లైన్ వీడియోని కీఫ్రేమ్‌లుగా డౌన్స్‌గాంప్ చేస్తుంది, SfM తో కెమెరా పొజ్‌లను అంచనా వేసి, G=(V,E,L)గా గ్రాఫ్‌ను నిర్మిస్తుంది. ల్యాండ్మార్క్‌లు ప్రతి నోడ్ ద్వారా మోడల్ ద్వారా తీసుకోవబడతాయి మరియు కో-విజిబిలిటీ ద్వారా లింక్ చేయబడతాయి, ఇది దాదాపు పోలిక గల కారిడార్లలో redundancy సృష్టిస్తుంది. ఆపరేషన్‌లో, మోడల్ ఘనమైన-న

రోబోట్లు ల్యాబ్‌ల నుంచి బయటకు వచ్చి ఇంట్లు, ఆసుపత్రులు మరియు గిడ్డంగుల్లోకి ప్రవేశిస్తున్నప్పటికీ, ఎక్కువ సంచలనం ఉన్న, పునరావృతం అయ్యే, మారుతున్న అంతర్గత ప్రదేశాల్లో వాటి నావిగేషన్ ఇంకా సవాలు కలిగిస్తోంది. ByteDance యొక్క Astra “ఆలోచన” మరియు “ప్రతిస్పందన” అనే రెండు సమన్వయ బుద్ధులను విడగొట్టి ఏర్పాటు చేసిన డ్యూయల్-మోడల్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ప్రతిపాదిస్తుంది. ఈ సిస్టమ్ చిత్రాలు మరియు భాషను చదివి, సారాంశభరిత ప్రపంచకూర్చెలను రూపొందించి, రియల్-టైంలో భద్రమైన మార్గాలు ప్లాన్ చేస్తుంది.

ఇది మొబైల్ రోబోట్లను అమలు చేస్తున్న బృందాలకు మార్పుల స్పష్టమైన అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది.

శీఘ్ర దృష్టి కావాలా? ముఖ్యాంశాలు ఇవే:

ముఖ్యాంశాలు ⚡
🧭 రెండు మోడల్ విభజన: Astra-Global స్వీయ మరియు లక్ష్య స్థాన గుర్తింపును నిర్వహిస్తుంది; Astra-Local భద్రమైన, రియల్-టైం మోషన్ ప్లానింగ్ చేస్తుంది.
🗺️ హైబ్రిడ్ మ్యాప్: టోపోలాజికల్-సెమెంటిక్ గ్రాఫ్ ప్రదేశాలు మరియు ల్యాండ్‌మార్క్‌లను లింక్ చేస్తుంది, బలమైన విజువల్-లాంగ్వేజ్ ప్రశ్నలకు సహకరిస్తుంది.
🚧 భద్రత విస్తరణ: మాస్క్డ్ ESDF నష్టం డిఫ్యూషన్ మరియు ఇమిటేషన్ బేస్‌లైన్లకు సంబంధించి ఘర్షణలను తగ్గిస్తుంది.
🔌 పరికరాల సరిపోయేలా నిర్మాణం: NVIDIA ఎడ్జ్ స్టాక్స్, ROS2, Boston Dynamics మరియు Fetch Robotics వంటి ప్రముఖ రోబోట్లతో పనిచేయడానికి రూపొందించబడింది.

Astra యొక్క డ్యూయల్-మోడల్ ఆకృతితో “నేను ఎక్కడ ఉన్నాను? నేను ఎక్కడికి పోతున్నాను? అక్కడ చేరుకోవడానికి ఎలా?” అన్న ప్రశ్నలకు ఎలా సమాధానం ఇస్తుంది

“MetroCart Logistics” వంటి సదుపాయాల్లో ఆధునిక ఫ్లీట్లకు మూడు మళ్ళీ వస్తున్న ప్రశ్నలు ఉంటాయి: స్వీయ స్థాన గుర్తింపు, లక్ష్య స్థాన గుర్తింపు మరియు స్థానిక చలనం. సంప్రదాయ విధానాలు చిన్న మాడ్యూల్స్ లేదా నియమాలను జత చేసి పనిచేస్తూ ఉంటాయి, ఇవి సమానమైన కారిడార్లలో లేదా సహజ భాషలో సూచనలు వచ్చినప్పుడు సరికాకపోతున్నాయి. ByteDance యొక్క Astra ఆ సంప్రదాయ స్టాక్‌ను రెండు సమన్వయాత్మక మోడల్స్‌గా పునరూపకల్పన చేసింది: Astra-Global (తక్కువ-ఆవృతిస్థాయి, అధిక-స్థాయి ఆలోచన) మరియు Astra-Local (అధిక-ఆవృతిస్థాయి, సమీప-నియంత్రణ).

ఈ విభజన System 1/System 2 నమూనాను అనుసరిస్తుంది. గ్లోబల్ మోడల్ చిత్రాలు మరియు భాషను గ్రహించి రోబోట్‌ను మ్యాపుపై స్థిరపరచి “రిసాలజీ సమీప నర్స్ స్టేషన్‌కు సరఫరా చేయండి” వంటి లక్ష్యాలు అర్థం చేసుకుంటుంది. స్థానిక మోడల్ తదుపరి నియంత్రణ రేట్ల వద్ద మార్గాలు ప్లాన్ చేసి తిరిగి ప్లాన్ చేస్తూ కార్ట్‌లు, ప్రజలు, తాత్కాలిక అడ్డంకులను తప్పిస్తుంది. ఇద్దరూ కలిసి కార్యాలయాలు, మాల్‌లు, ఇల్లు వంటి ప్రదేశాల్లోకి పరిమిత వ్యవస్థల లోపాలను తగ్గిస్తారు.