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機器人的大腦在手眼腦協同中發揮怎么樣的作用

來源:長江證券      編輯:創澤      時間:2025/6/21      主題:其他   [加盟]

人形機器人需要具備G泛化能力與思維鏈能力。與工業機器人不同,人形機器人需要與復雜世界進行互動,因此決策控制系統需 要G泛化性。在現實世界中,機器人難以一次性完成整個復雜動作,需要將復雜動作拆 解成多個簡單步驟完成。而由于現實世界遠比機器人訓練場景復雜,在任務過程中會受 到各種干擾,環境也會不斷變化,因此具身智能機器人需要較強的思維鏈能力。早期人形機器人大腦主要通過集成多個“小模型”結合人工介入實現,但隨著GPT-40等大模 型的出現,機器人對文本、視覺、語言等多模態信息的理解和轉化顯著提升,致使人形機器人大腦的泛化能力與思維能力亦有大幅增加。

目前機器人大腦按照技術方案劃分為VLM(大腦+小腦)、VLA(端到端)兩種技術路 徑。大小腦將復雜的任務分解為G層規劃與底層執行兩個層J,分為兩個主要模塊:

1) G層任務規劃器(慢腦)負責語義理解、任務分解和長程推理,生成任務步驟。

2)底層 動作控制器(快腦)執行具體的動作并實時進行控制,將G層指令轉為關節角度、軌跡 等低維度控制信號,具備G頻響應等特點, 田于端到端指令生成速度慢, 生成結果簡單,短期仍然是依靠大腦+小腦系統分別完成決策與控制任務。

在“手眼腦”協同中,大腦的作用主要是針對當前語義、文字的理解識別出任務目標, 并結合輸入的圖像信息,在環境中識別出操作對象,觀察特征。通過對視覺、文字的整合理解,大腦將做出合理的指令任務推導,并生成小腦的執行指令,之后再是由小腦執 行手眼標定、手臂+靈巧手的運動軌跡、位姿抓取等動作。因此人形機器人大腦本質上 是一個干億J別參數量的多模態大模型,人形機器人感知和決策能力取決于多模態大模 型的能力。

目前人形機器人大腦仍然有優化空間。對人形機器人大小腦通用化實現路徑,目前智元機器人針對具身智能技術演進路線,進行G1至G5的劃分,目前國內外產業進展處于 G2-G3的水平。

G1:傳統自動化的起點,幾乎不具備泛化能力;

G2:通過提煉可復用原子技能,并以相對通用的方式來實現,結合任務編排大模 型,可以具備對一大類相似場景的泛化;

G3:走向數據驅動端到端,進一步形成一套通用訓練框架,學習新技能通過采集 相應數據就能實現更通用跨類別的泛化能力。

G4:隨著數據量的進一步增加,G4將進一步演化為一個通用的操作大模型,結合 認知推理規劃大模型,來實現端到端通用操作。

G5:為長期發展目標,Z終形成一個真正的感知、決策、執行的端到端大模型。





機器人的“手眼腦”協同有哪些瓶頸和難點?

如何實時、精準跟蹤末端執行器與被操作物體之間的空間距離和位置信息;如何正確選擇跟交互物體的操作位姿;機器人在實際操作中獲取最優抓取姿態和位置的能力

“手眼腦”協同對機器人上肢操作能力有哪些重要意義?

手眼協同能通過視覺做好對靈巧手位置的判斷、動作的規劃及與物體交互策略判定,并能夠根據手的傳感器信息,判斷力的大小方向是否合適,從而大幅提升定向抓取操作的成功率

機械臂+靈巧手當前能夠完成哪些工作?

雙手靈巧配合可完成具有生物運動特征的圍巾佩戴任務;靈巧手精準執行酒杯和酒瓶的抓握,雙臂+雙手協同完成倒酒操作;對日常保潔工作的覆蓋,包括在室內場景巡航,針對衛生間、餐桌等場景的保潔操作

產品智能化升級+充分降本是人形機器人廣泛商業化應用的關鍵問題

大規模應用場景不足,應用場景直接影響機器人需求的剛性程度;人形機器人機構復雜,制造成本高昂,成本控制有賴于大規模生產的基礎及多方位的技術

具身智能運行框架:交叉學科發展,包含具身感知、具身想象、具身執行

具身智能包含具身感知、具身想象和具身執行三個模塊,各學科相對成熟的積累為具身智能進一步發展提供基礎,通過多模型訓練,在多傳感器合作下完成任務執行

離身智能:第一人稱視角,強調感知與理解環境

學習方法:旁觀型學習,實踐性學習;擅長領域:智能中表征與計算的部分,主動式感知,執行物理任務;感知方法:被動接受數據,支持與外界交互

機器人的手指執行器-空心杯電機

人形機器人手指關節需配備更多小型化且能夠輸出較大力的電機,屬于直流永磁伺服電動機的空心杯電機完美契合人形機器人對應手指關節輕量化,高精度等需求;

不同類型的行星滾柱絲杠結構

標準式行星滾柱絲杠是將螺旋運動和行星運動結合在一起,行星滾柱絲杠具有承載能力強,剛度大,精度高,耐磨損,耐沖擊和壽命長等特點

絲杠與導軌配套使用,實現支撐與機器人轉向

滾動絲杠可分為滾珠絲杠和滾柱絲杠兩大類,傳動效率較高;導軌與絲杠成套運行,導軌用于實現支撐和導向,導軌種類包括滑動導軌,滾動導軌,靜壓導軌等

智能機器人的重要核心零部件-諧波減速器

減速器是常用作原動件與工作件之間的減速傳動裝置,諧波減速器具有體積小,重量輕的優點,因此是智能服務人形機器人的優質選擇

準直驅電機-大承重關節更優選擇

在部分承 力較大的關節我們認為大扭矩直驅電機也是不錯的選擇,開發者多采用準直驅電機+低減速比減速器組合來折中

伺服電機-機器人關節的驅動裝置

伺服電機是執行機構,可將電壓信號轉化為電機的轉矩和轉速,用來控制伺服電機,指令裝置則是發脈沖或者給速度用于配合驅動器正常工作的
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 2025AI賦能教育:高考志愿填報工具使
» 核電人形機器人的八點特性:高輻射耐受性,
» 核電人形機器人專題報告[工業應用場景],
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» 具身智能——決定 機器人泛化能力天花板的
» 服務機器人兼容方面檢測:電磁兼容與協議兼
» 服務機器人可信方面檢測:數據可信、算法可
 
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