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創澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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人形機器人大模型相關研究及應用

來源:億歐智庫     編輯:創澤   時間:2024/10/25   主題:其他 [加盟]

人形機器人在商業化進程中面臨著復雜任務執行難度大,交互能力不足、研發成本高、場景覆蓋低等問題。隨著Al大模型技術不斷發展,大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期, 促使人形機器人在語言處理、場景理解、運動控制等方面加速突破,執 行更多復雜任務場景,加速其通用化和智能化進程。

大模型 宇商 說明
ChatGPT for Robotics 微軟 幫助人機器人更好理解用戶需求和指令,提升任務執行精準度
Robocat 谷歌 基于多模態大模型Gato開發而成,將Gato架構與大量圖像序列和人形 機器人手臂動作訓練數研集集合,解決不同任務
RT-2 谷歌 接受網絡信息和圖像,訓練人形機器人執行任務
VoxPoser 斯坦福
李飛飛團隊
從大語言模型和視覺-語言模型提取器機會和約束,構建3D地圖,零樣 本情況下,理解指令、分解任務、規夠路徑
RT-X 谷歌
Deepmind
特定任務工作效率是同類型機器人的三倍,可執行未訓練動作
Eureka 英偉達 自主編寫獎勵算法訓練人形機器人,學習復練運動控制能力
阿里云機器人大 模型 阿里云 賦予人形機器人知識庫問答、工藝流程代碼生成、機械臂軌跡規夠、 3D 目標檢測和動態環境理解等能力
華為盤古大模型 華為 提升人形機器人語義理解、動態規夠、多模態信號理解等能力
樂聚機器人夸父MY X盤古大模型
•   對機器人泛化能力的提升展開聯合創新
Figure 01XOpen AI
•   提升高級視覺和語言智能能力
優必選X文心—言
•   提升任務規劃與執行能力
智元機器人X軟通動力
•   推動大模型與人形機器人應用
星塵智能X大模型
•   接入多模態大模型,提升本體操作能力

人形機器人需求

1 提升人形機器人語言處理能力

2 提升人形機器人場景理解能力

3 提升人形機器人運動控制能力

4 提升人形機器人數據訓練能力






人工智能大模型發展現狀與挑戰對比

NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜;多模態大模型融合不同模態的信息并提高模型的標識能力

常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態大模型

NLP 大模型是人工智能領域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型,多模態大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態信息聯合起來進行訓練的模型

機器人各部位關鍵技術分析

機器人大腦提高人形機器人的人-機-環境共融交互能力,支撐全場景落地應用;機器人小腦提升人形機器人非 結構化環境下全身協調魯棒移動、靈巧操作及人機交互能力

大模型在機器人領域研究與應用案例匯總

英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語言文本,語音,視頻,以模仿人類運動;阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規劃,3D目標檢測和動態環境理解等全方位能力

智能機器人純視覺與激光雷達方案比較

純視覺方案:成本低,技術成熟度高,產業鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率高,環境適應力強,產業鏈成熟度高

人形機器人四種環境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實現測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;

全球主要人形機器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個運行著 VxWorks 實時操作系統的處理器構成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學習型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經網絡

人形機器人絲杠行業深度報告: 核心傳動精密部件,國產化未來可期,市場規模249.5億元

人形機器人將實現從0到1量產,根據我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機器人CAGR有望達到182%

人形機器人執行系統之靈巧手-空心杯電機

人形機器人靈巧手進行抓取動作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執行 輸出轉速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動轉 換為旋轉傳 動 驅動傳導 感知及力 反饋

人形機器人執行系統之旋轉執行器-減速器

旋轉執行器分布于肩部、手部等多自由度關節,作用是將某物旋轉到一定角度完成旋轉運動;驅動關節完成旋轉動作,減速器為核心部件

人形機器人執行系統之線性執行器-行星滾柱絲杠

線性執行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關節,將電機旋轉運動轉為直線運動;變旋轉運動為直線運動,行星滾柱絲杠為核心部件

人形機器人整體構造及成本拆解:執行系統較為關鍵

人形機器人感知系統成本占比7.3%,執行系統成本占比53.2%;線性執行器成本占比31.0%;旋轉執行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%
資料獲取
機器人開發
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