# GR00T-N1.6-Rheo-Sim-PushCart

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> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-03-13 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 NVIDIA Isaac GR00T N1.6 (VLM + Diffusion Action Transformer)，参数规模 3.3B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1.6-Rheo-Sim-PushCart"}] |
| `updated` | 2026-03-13 |
| `vendor` | nvidia |
| `family` | vla |
| `params` | 3.3B |
| `architecture` | NVIDIA Isaac GR00T N1.6 (VLM + Diffusion Action Transformer) |
| `action_representation` | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) |
| `code_license` | Apache-2.0 |
| `weights_license` | Apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | nvidia/GR00T-N1.6-Rheo-Sim-PushCart |
| `hub_stats` | {"downloads": 164, "likes": 1, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1.6-Rheo-Sim-PushCart"] |

## 技术详解与生态说明

GR00T-N1.6-Rheo-PushCart 是一个视觉-语言-动作模型，用于 Isaac for Healthcare Rheo 工作流中的手术器械运输仿真。它面向推车任务：使用 G1 embodiment 抓住推车把手，将装有已灭菌托盘的推车移动到手术台；用途限定为仿真工作流，不面向真实临床部署。

模型架构为 GR00T N1.6，基于 GR00T N1.6 开发，参数量为 3 billion。输入包括单帧 480x640 uint8 RGB 机器人相机图像、1x31 浮点状态向量和字符串语言指令；输出为 16x32 连续动作张量，对应机器人 embodiment 的不同电机控制。训练数据来自手动遥操作和 IsaacLab mimic generation，共 90 个仿真样本/动作轨迹，包含 RGB 视频帧、语言指令、机器人状态观测和动作序列。

评估在 Isaac for Healthcare Rheo 工作流仿真中进行，测试数据为动态生成的推车任务 episode。运行引擎为 PyTorch 2.8.0，测试硬件为 NVIDIA RTX 5880 Ada Generation；模型受 NVIDIA License 约束。其局限是仅预期在训练所覆盖的特定手术室环境中表现良好，不预期泛化到其他机器人平台、环境或手术流程。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face nvidia/GR00T-N1.6-Rheo-Sim-PushCart](https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1.6-Rheo-Sim-PushCart)