最近把OmniBot-System这个多任务机器人系统从训练到端侧部署完整跑了一遍把过程中的关键设计和代码片段记录下来。这个系统的核心思路是用一个任务调度器把Manip操作、Nav导航、World世界模型三个子模型路由起来而不是三个独立机器人硬拼。下面按模块拆开讲。1. 整体架构与任务调度器系统入口是自然语言指令调度器根据指令语义判断走哪个子模型。我们没有用大模型做意图识别延迟扛不住而是用了一个轻量分类器规则引擎混合方案。分类器输出三个子模型的概率分布置信度高的直接路由置信度低的走规则兜底。平均路由延迟压在30ms左右最坏不到50ms。调度器路由逻辑核心代码# task_scheduler.pyimportrefromtypingimportLiteralfromlightweight_intent_classifierimportIntentClassifierclassTaskScheduler:def__init__(self):self.clfIntentClassifier(model_pathscheduler_intent_clf.pt)# 规则引擎兜底识别指令中的导航/操作关键词self.nav_kwre.compile(r(走|去|到|导航|移动|前进|穿过))self.manip_kwre.compile(r(拿|抓|取|放|推|拉|开|关))self.world_kwre.compile(r(如果|假设|万一|想象|会不会))defroute(self,instruction:str)-str:probself.clf.predict_proba(instruction)# 置信度高直接走分类结果ifprob.max()0.85:returnprob.argmax()# 置信度低走规则多标签路由labels[]ifself.nav_kw.search(instruction):labels.append(nav)ifself.manip_kw.search(instruction):labels.append(manip)ifself.world_kw.search(instruction):labels.append(world)ifnotlabels:returnmanip# 默认兜底returnlabels# 多标签返回列表由执行器串起来这个设计的关键权衡是纯分类器在模糊指令下会路由错纯规则又覆盖不了长尾混着用是实测下来最稳的。2. Nav导航子模型加载Nav子系统有2B/4B/8B三个尺寸训练样本15.6M条。端侧部署时根据Jetson Thor的可用内存动态选择尺寸。模型加载这块要注意PyTorch版本直接加载在Jetson Thor上帧率不到1Hz必须转TensorRT。模型加载代码# nav_model.pyimporttorchimporttensorrtastrtfromtorch2trtimporttorch2trtclassNavPolicy:def__init__(self,size:str4B,devicejetson_thor):self.sizesize self.devicedevice self.modelself._load_raw(size)# 端侧部署动态量化 TensorRT转换ifdevicejetson_thor:self.modelself._quantize(self.model)self.modelself._to_tensorrt(self.model)self.model.eval()def_load_raw(self,size:str):# 2B/4B/8B三个尺寸对应不同配置fromnav_policy_configimportCONFIGS cfgCONFIGS[size]modelbuild_nav_model(cfg)ckpttorch.load(fcheckpoints/nav_{size}.pt,map_locationcpu)model.load_state_dict(ckpt)returnmodeldef_quantize(self,model):# INT8动态量化calibration用15.6M样本中抽的1000条modeltorch.quantization.quantize_dynamic(model,{torch.nn.Linear},dtypetorch.qint8)returnmodeldef_to_tensorrt(self,model):# 输入是[1, 3, 224, 224]的环视图 指令tokendummy_imgtorch.randn(1,3,224,224).cuda()dummy_txttorch.randint(0,1000,(1,32)).cuda()model_trttorch2trt(model,[dummy_img,dummy_txt],fp16_modeTrue,max_batch_size1)returnmodel_trt实测在Jetson Thor上端侧推理跑到5.1Hz。一开始直接转TensorRT精度掉了2个点排查后发现是某些LayerNorm算子的calibration没覆盖到重新标定后精度拉回来了。3. World世界模型数据增强管线World子系统支持三场景视频生成我们把生成的2000条增强数据注入到导航策略训练里导航策略实测提升6%。关键不是生成多少而是挑难例。数据增强管线代码# world_aug_pipeline.pyimporttorchfromvideo_world_modelimportWorldVideoGeneratorclassWorldAugPipeline:def__init__(self):self.genWorldVideoGenerator(scenes[corridor,lab,warehouse],# 三场景ckptworld_model_3scene.pt)self.difficulty_filterDifficultyFilter()# 难例过滤器defgenerate_aug_data(self,base_nav_dataset,n_target2000):aug_samples[]# 1. 对现有导航失败case做针对性生成fail_casesbase_nav_dataset.get_failure_cases()forcaseinfail_cases:videosself.gen.generate(scenecase.scene,promptf如果在{case.location}出现{case.obstacle}, f机器人视角的导航画面,n4# 每个失败case生成4条候选)# 2. 用难例过滤器挑最有信息量的forvinvideos:scoreself.difficulty_filter.score(v,case)aug_samples.append((v,case,score))# 3. 按分数排序取top Naug_samples.sort(keylambdax:-x[2])selectedaug_samples[:n_target]# 4. 时序一致性后处理解决画面闪烁selected[self._temporal_smooth(v)forv,_,_inselected]returnselecteddef_temporal_smooth(self,video):# 简单的光流一致性平滑避免画面闪烁导致策略抖动...这里最关键的发现是随机生成的视频对导航策略提升几乎为零必须针对失败case生成难例。2000条是精挑细选的结果不是随机堆量。4. Manip推理接口Manip子系统用38100小时操作数据训练零样本指令跟随在LIBERO上跑到99.1%。推理接口设计要注意action chunk的输出方式——不是单步输出而是输出未来一段动作序列降低控制频率。Manip推理接口代码# manip_inference.pyimporttorchfrommanip_vlaimportManipVLAclassManipInference:def__init__(self):self.modelManipVLA(action_dim7,chunk_size16,# 一次输出16步动作ckptmanip_38100h.pt)self.model.eval()self.kv_cacheNone# streaming KV cachetorch.no_grad()defstep(self,obs_image,instruction,t0):# 零样本指令跟随instruction直接是自然语言无需任务特定适配obsself._preprocess(obs_image)txtself.model.tokenize(instruction)# streaming KV cache只在chunk边界重新计算KVifself.kv_cacheisNoneort%160:actions,self.kv_cacheself.model(obs,txt,use_cacheTrue)else:actions,self.kv_cacheself.model(obs,txt,use_cacheTrue,past_key_valuesself.kv_cache)returnactions[t%16]# 取当前步对应的动作def_preprocess(self,img):# DINOv3视觉token SigLIP文本token拼接...LIBERO 99.1%这个分数是在零样本setting下跑的训练时没见过LIBERO里的任务指令。这里踩过的坑是一开始我们把数据配比做得太偏单一物体结果零样本分数掉了后来重新平衡不同物体/姿态/光照的组合才拉回来。5. Jetson Thor端侧部署配置端侧部署的完整配置# jetson_thor_deploy.sh# Jetson Thor 端侧部署配置# 系统JetPack 6.1, CUDA 12.2, TensorRT 10.x# 1. 开启MAXN功率模式最高性能sudonvpmodel-m0sudojetson_clocks# 2. 设置CUDA缓存exportCUDA_CACHE_MAXSIZE2147483648exportCUDA_CACHE_PATH/home/nvidia/cuda_cache# 3. Nav模型选4B尺寸端侧甜点exportNAV_MODEL_SIZE4B# 4. 调度器进程优先级拉高sudochrt-f-p80$(pgrep-ftask_scheduler.py)# 5. 启动三个子模型服务python manip_server.py--port9001python nav_server.py--port9002--size4Bpython scheduler_server.py--port9000# 6. 实测延迟分解单位ms# 调度器路由: ~30# Nav推理(5.1Hz): ~196 (每帧)# Manip推理: ~100 (action chunk摊销)# World: 离线不进在线循环实测端侧帧率Nav 5.1HzManip约10Hzaction chunk摊销后调度器路由50ms。整个系统从指令进入到动作输出的端到端延迟主要受Nav推理限制。小结OmniBot-System这套系统的核心不是三个子模型本身多强而是任务调度器怎么把三者路由起来、怎么在端侧算力约束下把帧率跑起来。38100小时操作数据、15.6M导航样本、2000条世界模型增强数据这些数字背后是大量的数据配比和消融实验。从LIBERO 99.1%、Jetson Thor 5.1Hz、导航策略6%、路由50ms这几个指标来看多任务统一系统在端侧是可落地的。完整的训练笔记、延迟分解表、踩坑记录和面试应答要点都整理成文档资料了做具身智能方向的朋友可以交流。