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人形機(jī)器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

來(lái)源:億歐智庫(kù)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/10/25      主題:其他   [加盟]

人形機(jī)器人在商業(yè)化進(jìn)程中面臨著復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行難度大,交互能力不足、研發(fā)成本高、場(chǎng)景覆蓋低等問(wèn)題。隨著Al大模型技術(shù)不斷發(fā)展,大模型可加快人形機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期, 促使人形機(jī)器人在語(yǔ)言處理、場(chǎng)景理解、運(yùn)動(dòng)控制等方面加速突破,執(zhí) 行更多復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景,加速其通用化和智能化進(jìn)程。

大模型 宇商 說(shuō)明
ChatGPT for Robotics 微軟 幫助人機(jī)器人更好理解用戶需求和指令,提升任務(wù)執(zhí)行精準(zhǔn)度
Robocat 谷歌 基于多模態(tài)大模型Gato開(kāi)發(fā)而成,將Gato架構(gòu)與大量圖像序列和人形 機(jī)器人手臂動(dòng)作訓(xùn)練數(shù)研集集合,解決不同任務(wù)
RT-2 谷歌 接受網(wǎng)絡(luò)信息和圖像,訓(xùn)練人形機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)
VoxPoser 斯坦福
李飛飛團(tuán)隊(duì)
從大語(yǔ)言模型和視覺(jué)-語(yǔ)言模型提取器機(jī)會(huì)和約束,構(gòu)建3D地圖,零樣 本情況下,理解指令、分解任務(wù)、規(guī)夠路徑
RT-X 谷歌
Deepmind
特定任務(wù)工作效率是同類型機(jī)器人的三倍,可執(zhí)行未訓(xùn)練動(dòng)作
Eureka 英偉達(dá) 自主編寫?yīng)剟?lì)算法訓(xùn)練人形機(jī)器人,學(xué)習(xí)復(fù)練運(yùn)動(dòng)控制能力
阿里云機(jī)器人大 模型 阿里云 賦予人形機(jī)器人知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、工藝流程代碼生成、機(jī)械臂軌跡規(guī)夠、 3D 目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等能力
華為盤古大模型 華為 提升人形機(jī)器人語(yǔ)義理解、動(dòng)態(tài)規(guī)夠、多模態(tài)信號(hào)理解等能力
樂(lè)聚機(jī)器人夸父MY X盤古大模型
•   對(duì)機(jī)器人泛化能力的提升展開(kāi)聯(lián)合創(chuàng)新
Figure 01XOpen AI
•   提升高級(jí)視覺(jué)和語(yǔ)言智能能力
優(yōu)必選X文心—言
•   提升任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行能力
智元機(jī)器人X軟通動(dòng)力
•   推動(dòng)大模型與人形機(jī)器人應(yīng)用
星塵智能X大模型
•   接入多模態(tài)大模型,提升本體操作能力

人形機(jī)器人需求

1 提升人形機(jī)器人語(yǔ)言處理能力

2 提升人形機(jī)器人場(chǎng)景理解能力

3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力

4 提升人形機(jī)器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力



  



人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)比

NLP 大模型在語(yǔ)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(fù)雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識(shí)能力

常見(jiàn)的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練的模型

機(jī)器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

機(jī)器人大腦提高人形機(jī)器人的人-機(jī)-環(huán)境共融交互能力,支撐全場(chǎng)景落地應(yīng)用;機(jī)器人小腦提升人形機(jī)器人非 結(jié)構(gòu)化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)魯棒移動(dòng)、靈巧操作及人機(jī)交互能力

大模型在機(jī)器人領(lǐng)域研究與應(yīng)用案例匯總

英偉達(dá) GR00T讓人形機(jī)器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類運(yùn)動(dòng);阿里云機(jī)器人大模型可賦予機(jī)器人知識(shí)庫(kù)問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機(jī)械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機(jī)器人純視覺(jué)與激光雷達(dá)方案比較

純視覺(jué)方案:成本低,技術(shù)成熟度高,產(chǎn)業(yè)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(xùn)練集;激光雷達(dá)方案:識(shí)別率高,環(huán)境適應(yīng)力強(qiáng),產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機(jī)器人四種環(huán)境感知傳感器各項(xiàng)性能比較

攝像頭可實(shí)現(xiàn)測(cè)距,但精度較低,通過(guò) AI 算法識(shí)別,但難 以識(shí)別非標(biāo)準(zhǔn)障礙物;毫米波雷達(dá)縱向精度高,橫 精度低;激光雷達(dá)是高精度,3D 建模,易識(shí)別;

全球主要人形機(jī)器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個(gè)運(yùn)行著 VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的處理器構(gòu)成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學(xué)習(xí)型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人形機(jī)器人絲杠行業(yè)深度報(bào)告: 核心傳動(dòng)精密部件,國(guó)產(chǎn)化未來(lái)可期,市場(chǎng)規(guī)模249.5億元

人形機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測(cè)算,2025年和2030年全球人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模 分別有望達(dá)到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機(jī)器人CAGR有望達(dá)到182%

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機(jī)

人形機(jī)器人靈巧手進(jìn)行抓取動(dòng)作,空心杯電機(jī)為核心部件;信號(hào)解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動(dòng)轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動(dòng) 驅(qū)動(dòng)傳導(dǎo) 感知及力 反饋

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器-減速器

旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器分布于肩部、手部等多自由度關(guān)節(jié),作用是將某物旋轉(zhuǎn)到一定角度完成旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng);驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動(dòng)作,減速器為核心部件

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之線性執(zhí)行器-行星滾柱絲杠

線性執(zhí)行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關(guān)節(jié),將電機(jī)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)為直線運(yùn)動(dòng);變旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)為直線運(yùn)動(dòng),行星滾柱絲杠為核心部件

人形機(jī)器人整體構(gòu)造及成本拆解:執(zhí)行系統(tǒng)較為關(guān)鍵

人形機(jī)器人感知系統(tǒng)成本占比7.3%,執(zhí)行系統(tǒng)成本占比53.2%;線性執(zhí)行器成本占比31.0%;旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%
 
資料獲取

服務(wù)機(jī)器人在展館迎賓講解
新聞資訊
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== 機(jī)器人推薦 ==
 
迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人底盤

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