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title: "RDT – 清华开源的双臂机器人扩散基础模型"
url: "https://paooo.com/aigc-news/24839/"
author: "Prompt 语宙研究院"
published_at: "2026-07-10T01:48:29+08:00"
updated_at: "2026-07-10T01:48:29+08:00"
categories: "AIGC 资讯"
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# RDT – 清华开源的双臂机器人扩散基础模型

> 来源：[Prompt 语宙 (paooo.com)](https://paooo.com/aigc-news/24839/) · 作者：Prompt 语宙研究院 · 发布时间：2026-07-10

## RDT是什么

RDT（Robotics Diffusion Transformer）是清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量，能在无需人类操控的情况下，自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。RDT基于模仿学习人类动作，展现出强大的泛化能力和操作精度，能处理未见过的物体和场景。清华团队已将RDT的代码、模型和训练数据集开源，推动机器人技术的发展和应用。

## RDT的主要功能

- **双臂协调操作**：指挥机器人的双臂协同工作，完成复杂的物理任务，例如调酒和遛狗。

- **自主任务执行**：无需人类直接操控，自主完成之前未见过的全新任务。

- **高精确度操作**：RDT能进行精确的操作，如控制机器狗走直线，需要极高的操作精度。

- **语言指令理解**：理解并遵循人类的自然语言指令，执行相应的动作。

- **少样本学习**：RDT具有强大的学习能力，只需少量演示能学会新技能。

## RDT的技术原理

- **多模态输入编码**：RDT结合语言、视觉和动作三种模态，基于不同的编码方式处理输入。

**动作编码**：具有傅里叶特征的多层感知机（MLP）。

- **图片编码**：基于经过对齐的SigLIP。

- **语言编码**：使用T5-XXL语言模型。

- **Transformer骨干网络**：RDT采用Transformer作为骨干网络，针对机器人操作进行关键修改。

**QKNorm和RMSNorm**：缓解传感器失灵导致的极端值问题。

- **非线性MLP解码器**：增强对非线性动力学的近似能力。

- **交替注入**：平衡图像和文本模态，防止信息淹没。

- **预训练与微调**：RDT在大规模的具身数据集上进行预训练，获得泛化性，基于高质量的双臂微调数据集进行微调，增强双臂操作能力。

- **统一动作空间**：构建统一的动作空间统一不同机器人数据的格式，让模型从不同数据中学习共享的物理规律。

- **泛化性和操作精度测试**：设计挑战性任务，评估RDT的泛化能力和操作精度，确保在实际应用中的有效性。

## RDT的项目地址

- **项目官网**：[rdt-robotics.github.io/rdt-robotics](https://rdt-robotics.github.io/rdt-robotics/?utm_source=ai-bot.cn)

- **GitHub仓库**：[https://github.com/thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer](https://github.com/thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer)

- **HuggingFace模型库**：[https://huggingface.co/robotics-diffusion-transformer/rdt-1b](https://huggingface.co/robotics-diffusion-transformer/rdt-1b)

- **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2410.07864](https://arxiv.org/pdf/2410.07864)

## RDT的应用场景

- **餐饮服务**：用在自动化调酒、烹饪和上菜等任务，提高餐饮服务业的效率和创新性。

- **家庭助理**：在家庭环境中，执行清洁、整理、洗衣等家务任务，还能照顾宠物，如遛狗。

- **医疗辅助**：辅助医护人员进行一些常规的护理工作，比如分发药物、搬运医疗设备等。

- **工业自动化**：在制造业中，用在精密的装配工作、质量检测及物料搬运等任务。

- **灾难救援**：在灾难现场执行搜索和救援任务，尤其是在人类难以到达或者危险的环境中。

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