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人形机器人大模型相关研究及应用

来源:亿欧智库     编辑:摩登7   时间:2024/10/25   主题:其他 [加盟]

人形机器人在商业化进程中面临着复杂任务执行难度大,交互能力不足、研发成本高、场景覆盖低等问题。随着Al大模型技术不断发展,大模型可加快人形机器人复杂任务训练速度,提升任务生成速度及缩短理解周期, 促使人形机器人在语言处理、场景理解、运动控制等方面加速突破,执 行更多复杂任务场景,加速其通用化和智能化进程。

大模型 宇商 说明
ChatGPT for Robotics 微软 帮助人机器人更好理解用户需求和指令,提升任务执行精准度
Robocat 谷歌 基于多模态大模型Gato开发而成,将Gato架构与大量图像序列和人形 机器人手臂动作训练数研集集合,解决不同任务
RT-2 谷歌 接受网络信息和图像,训练人形机器人执行任务
VoxPoser 斯坦福
李飞飞团队
从大语言模型和视觉-语言模型提取器机会和约束,构建3D地图,零样 本情况下,理解指令、分解任务、规够路径
RT-X 谷歌
Deepmind
特定任务工作效率是同类型机器人的三倍,可执行未训练动作
Eureka 英伟达 自主编写奖励算法训练人形机器人,学习复练运动控制能力
阿里云机器人大 模型 阿里云 赋予人形机器人知识库问答、工艺流程代码生成、机械臂轨迹规够、 3D 目标检测和动态环境理解等能力
华为盘古大模型 华为 提升人形机器人语义理解、动态规够、多模态信号理解等能力
乐聚机器人夸父MY X盘古大模型
•   对机器人泛化能力的提升展开联合创新
Figure 01XOpen AI
•   提升高级视觉和语言智能能力
优必选X文心—言
•   提升任务规划与执行能力
智元机器人X软通动力
•   推动大模型与人形机器人应用
星尘智能X大模型
•   接入多模态大模型,提升本体操作能力

人形机器人需求

1 提升人形机器人语言处理能力

2 提升人形机器人场景理解能力

3 提升人形机器人运动控制能力

4 提升人形机器人数据训练能力






人工智能大模型发展现状与挑战对比

NLP 大模型在语言的歧义、文化差异及多样化、情感分析困难;CV 大模型算法处理复杂;多模态大模型融合不同模态的信息并提高模型的标识能力

常见的人工智能大模型:NLP,CV和多模态大模型

NLP 大模型是人工智能领域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度学习的计算机视觉模型,多模态大模型是指将文本、图像、视频、音频等多模态信息联合起来进行训练的模型

机器人各部位关键技术分析

机器人大脑提高人形机器人的人-机-环境共融交互能力,支撑全场景落地应用;机器人小脑提升人形机器人非 结构化环境下全身协调鲁棒移动、灵巧操作及人机交互能力

大模型在机器人领域研究与应用案例汇总

英伟达 GR00T让人形机器人理解自然语言文本,语音,视频,以模仿人类运动;阿里云机器人大模型可赋予机器人知识库问答,工艺流程代码生成,机械臂轨迹规划,3D目标检测和动态环境理解等全方位能力

智能机器人纯视觉与激光雷达方案比较

纯视觉方案:成本低,技术成熟度高,产业链成熟度高,符合人眼逻辑;易受天气影响,易受光照影响,算力需求较高,需要大量图像训练集;激光雷达方案:识别率高,环境适应力强,产业链成熟度高

人形机器人四种环境感知传感器各项性能比较

摄像头可实现测距,但精度较低,通过 AI 算法识别,但难 以识别非标准障碍物;毫米波雷达纵向精度高,横 精度低;激光雷达是高精度,3D 建模,易识别;

全球主要人形机器人的控制解决方案汇总

本田 ASIMO由四个运行着 VxWorks 实时操作系统的处理器构成;欧洲 ICUB使用名为 ARCHER 的学习型算法体系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神经网络

人形机器人丝杠行业深度报告: 核心传动精密部件,国产化未来可期,市场规模249.5亿元

人形机器人将实现从0到1量产,根据摩登7测算,2025年和2030年全球人形机器人市场规模 分别有望达到1.4亿元和249.5亿元,2025-2030年全球人形机器人CAGR有望达到182%

人形机器人执行系统之灵巧手-空心杯电机

人形机器人灵巧手进行抓取动作,空心杯电机为核心部件;信号解析 汇总执行 输出转速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直线传动转 换为旋转传 动 驱动传导 感知及力 反馈

人形机器人执行系统之旋转执行器-减速器

旋转执行器分布于肩部、手部等多自由度关节,作用是将某物旋转到一定角度完成旋转运动;驱动关节完成旋转动作,减速器为核心部件

人形机器人执行系统之线性执行器-行星滚柱丝杠

线性执行器位于膝肘等单自由度及腕踝等双自由度关节,将电机旋转运动转为直线运动;变旋转运动为直线运动,行星滚柱丝杠为核心部件

人形机器人整体构造及成本拆解:执行系统较为关键

人形机器人感知系统成本占比7.3%,执行系统成本占比53.2%;线性执行器成本占比31.0%;旋转执行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%
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