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人形機器人大模型相關(guān)研究及應用

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

人形機器人在商業(yè)化進(jìn)程中面臨著(zhù)復雜任務(wù)執行難度大,交互能力不足、研發(fā)成本G、場(chǎng)景覆蓋低等問(wèn)題。隨著(zhù)Al大模型技術(shù)不斷發(fā)展,大模型可加快人形機器人復雜任務(wù)訓練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期, 促使人形機器人在語(yǔ)言處理、場(chǎng)景理解、運動(dòng)控制等方面加速突破,執 行更多復雜任務(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 幫助人機器人更好理解用戶(hù)需求和指令,提升任務(wù)執行準確度
Robocat 谷歌 基于多模態(tài)大模型Gato開(kāi)發(fā)而成,將Gato架構與大量圖像序列和人形 機器人手臂動(dòng)作訓練數研集集合,解決不同任務(wù)
RT-2 谷歌 接受網(wǎng)絡(luò )信息和圖像,訓練人形機器人執行任務(wù)
VoxPoser 斯坦福
李飛飛團隊
從大語(yǔ)言模型和視覺(jué)-語(yǔ)言模型提取器機會(huì )和約束,構建3D地圖,零樣 本情況下,理解指令、分解任務(wù)、規夠路徑
RT-X 谷歌
Deepmind
特定任務(wù)工作效率是同類(lèi)型機器人的三倍,可執行未訓練動(dòng)作
Eureka 英偉達 自主編寫(xiě)獎勵算法訓練人形機器人,學(xué)習復練運動(dòng)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(wèn)答、工藝流程代碼生成、機械臂軌跡規夠、 3D 目標檢測和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等能力
華為盤(pán)古大模型 華為 提升人形機器人語(yǔ)義理解、動(dòng)態(tài)規夠、多模態(tài)信號理解等能力
樂(lè )聚機器人夸父MY X盤(pán)古大模型
•   對機器人泛化能力的提升展開(kāi)聯(lián)合創(chuàng )新
Figure 01XOpen AI
•   提升GJ視覺(jué)和語(yǔ)言智能能力
優(yōu)必選X文心—言
•   提升任務(wù)規劃與執行能力
智元機器人X軟通動(dòng)力
•   推動(dòng)大模型與人形機器人應用
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

人形機器人需求

1 提升人形機器人語(yǔ)言處理能力

2 提升人形機器人場(chǎng)景理解能力

3 提升人形機器人運動(dòng)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(fā)展現狀與挑戰對比

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識能力

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)習的計算機視覺(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)行訓練的模型

機器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

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

大模型在機器人領(lǐng)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(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類(lèi)運動(dòng);阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規劃,3D目標檢測和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機器人純視覺(jué)與激光雷達方案比較

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,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率高,環(huán)境適應力強,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機器人四種環(huán)境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實(shí)現測距,但精度較低,通過(guò) 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(gè)運行著(zhù) VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統的處理器構成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學(xué)習型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

人形機器人絲杠行業(yè)深度報告: 核心傳動(dòng)精密部件,國產(chǎn)化未來(lái)可期,市場(chǎng)規模249.5億元

人形機器人將實(shí)現從0到1量產(chǎn),根據我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場(chǎng)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(jìn)行抓取動(dòng)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(xiàn)傳動(dòng)轉 換為旋轉傳 動(dòng) 驅動(dòng)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(guān)節,作用是將某物旋轉到一定角度完成旋轉運動(dòng);驅動(dòng)關(guān)節完成旋轉動(dòng)作,減速器為核心部件

人形機器人執行系統之線(xiàn)性執行器-行星滾柱絲杠

線(xiàn)性執行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關(guān)節,將電機旋轉運動(dòng)轉為直線(xiàn)運動(dòng);變旋轉運動(dòng)為直線(xiàn)運動(dòng),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(guān)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(xiàn)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

服務(wù)機器人在展館迎賓講解
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