ロボット
AI Worker
GR00T N1.5実機実験
コーヒーボトル仕分けの実演。
外部 RTX 5090 ワークステーションで推論。
GR00T N1.5
人型ロボットの操作向けNVIDIAクロスエンボディメント基盤モデル。画像、言語、ロボット状態から連続動作を生成する。凍結したEagle視覚言語モデルとフローマッチング動作モジュールを使用し、FLARE学習目的を導入。実データや合成データでタスク別に追加学習できる。
GR00T N1.5 robot foundation policiesの研究・評価とロボット固有学習向け。
新しいバージョンがあります： GR00T N1.7 ↗
公開状況
- コード
- 公開アクセス
- モデルファイル
- 公開アクセス
- 学習データ
- 一部公開
コードと学習・ファインチューニング
- 取得方法
- 公開アクセス
確認日 · 2026-10-27
- コードのライセンス
- Apache-2.0
学習データ
一部の学習データは公開されていますが、学習データ全体の公開を意味しません。
モデルファイル
| ファイル | 取得方法 | 重みのライセンス | 商用利用 |
|---|---|---|---|
利用開始に必要なもの
- 実行環境とフレームワーク
- NVIDIA Isaac GR00TNVIDIA GPU · bfloat16
仕様概要
- モデル種別
- ロボット基盤モデル / ロボット方策 / 視覚・言語・行動
- バックボーン
- NVIDIA Eagle VLM（凍結）+ DiTフローマッチング + FLARE目的関数
- 重みのパラメーター数
- 3 B
- 入力
- 言語指示 / RGB画像フレーム / ロボットの自己受容状態 / ロボット固有感覚
- 出力
- 連続アクションチャンク
- 公開日
- 2025年6月11日
関連ロボット
技術詳細
フローマッチングTransformerが連続アクションチャンクを予測。
機能分類
行動・制御
学習データ
CC BY 4.0
モデルカード
事前学習データ：内部収集のGR-1データ、OpenXE、GR-1シミュレーション（DexMG）、DreamGenのニューラル軌道、AgiBot-Beta。 https://research.nvidia.com/labs/gear/gr00t-n1_5/ ## 技術ブログ [GR00T N1.5 — NVIDIA](https://research.nvidia.com/labs/gear/gr00t-n1_5/) この版の独立した公式論文は未確認. [GR00T N1](https://arxiv.org/abs/2503.14734) · 2025-03-18.
利用前に確認すること: タスクと形態に固有のデータ、設定、検証が必要で、公開例やシミュレーション結果は実機での安全動作を保証しません。 重みやコードの公開は、そのままロボットで動作することを意味しません。必要な構成、データ、インターフェースを資料で確認してください。
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