Google DeepMind推出机器人学习框架RT-H（Robot Transformer with Action Hierarchies）的机器人学习框架。RT-H的目标是通过自然语言来构建动作层级结构，以便更有效地学习和执行复杂的任务。这个框架利用了语言的表达能力，将复杂任务分解成更细粒度的动作，从而帮助机器人更好地理解和执行指令。
主要功能：
RT-H的主要功能是将高级任务描述（如“关闭开心果罐”）转化为一系列细粒度的动作（如“向前移动手臂”和“向右旋转手臂”），这些动作被称为“语言动作”。通过这种方式，RT-H能够更好地从多任务数据集中学习共享的结构，提高数据共享和泛化能力。
主要特点：
- 动作层级结构： RT-H通过预测语言动作作为中间层，将高级任务和低级动作连接起来。
- 自然语言处理： 利用自然语言的强大表达能力，RT-H能够理解和执行复杂的任务描述。
- 灵活性和上下文适应性： RT-H能够根据当前场景和任务指令灵活地调整动作。
- 人类干预： 允许人类通过语言动作来纠正机器人的行为，使机器人能够从这些纠正中学习。
工作原理： RT-H首先使用视觉语言模型（VLM）来预测语言动作，然后根据这些语言动作以及视觉观察和任务描述来预测具体的机器人动作。这个过程分为两个阶段：首先是语言动作查询，它预测出完成任务所需的技能；其次是动作查询，它根据语言动作来生成具体的行动。RT-H通过这种方式，使得机器人能够在执行任务时更加灵活和准确。
具体应用场景： RT-H可以应用于需要机器人执行复杂操作的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化和机器人辅助手术等。例如，在家庭环境中，RT-H可以帮助机器人理解如何正确地拿起一个杯子或者如何打开一个罐子。在工业环境中，它可以帮助机器人执行精确的装配任务。此外，RT-H还能够通过人类的语言纠正来学习和改进，这使得它在面对新任务或环境变化时具有很好的适应性。
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