# crossformer

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/rail-berkeley-crossformer
> 所属分类：models | 最近核验日期：2024-08-26 | 技术层级：L7

## 核心摘要

rail-berkeley 在 Hugging Face 发布的机器人模型，基于 crossformer。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/rail-berkeley/crossformer"}] |
| `updated` | 2024-08-26 |
| `family` | other |
| `architecture` | LeRobot / PyTorch Policy Network |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | mit |
| `weights_license` | mit |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | rail-berkeley/crossformer |
| `hub_stats` | {"downloads": 73, "likes": 9, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/rail-berkeley/crossformer"] |

## 技术详解与生态说明

crossformer（Hugging Face 仓库标识：`rail-berkeley/crossformer`）是面向机器人操作与具身控制的开源模型，主干架构采用 LeRobot / PyTorch Policy Network，参数规模为 多模态策略规模，权重许可协议为 mit。rail-berkeley 在 Hugging Face 发布的机器人模型，基于 crossformer。

在训练与部署配置上，该模型属于 `other` 家族，覆盖 L7 技术栈，支持多视角相机图像、语言指令与机器人本体状态输入并输出连续或离散动作序列（社区累计下载 73 次、点赞 9 次）。开发者在复现或真机迁移时，需对齐动作空间归一化统计量（mean/std）、控制频率及末端执行器坐标系定义。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face rail-berkeley/crossformer](https://huggingface.co/rail-berkeley/crossformer)