人形機器人技術難點: 高精度操作
• 人形機器人目前復雜環(huán)境的感知能力和判斷能力不足
• 人形機器人肢體復雜度高,大量電機集成導致控制難度 大,操作精細度差
• 需要準確的力覺信息感應以及力覺控制以提升人形機器 人的運動精度、反應速度、平衡控制
未來解決思路
采用六維力感應器,嵌入人形機器人末端執(zhí)行器, 實現與環(huán)境之間多維交互力、力矩感知,提升力覺感應精準度、響應靈敏度、動態(tài)穩(wěn)定性
在靈巧手指尖增加傳感器或安裝電子皮膚,增強抓取和操作任務中的觸覺反饋
提升運動算法的穩(wěn)定性,提升控制精準度
人形機器人技術難點: 本體輕量化
• 人形機器人輕量化是必然發(fā)展方向,可大幅提高運動的 機動性和工作效率,進而改善操作速度和動作準確度, 同時減輕運動慣性,提高安全性
• 輕量化后的人形機器人效率會更高,所需的執(zhí)行功能的 難度也可能會降低,有利于推動量產節(jié)點的提前、降低 大規(guī)模量產的門檻
未來解決思路
從結構輕量化以及材料輕量化兩個方向突破
• 結構拓撲優(yōu)化: 例如Albert 等對機器人胸部結構采用結構拓撲來實 現輕量化。拓撲優(yōu)化可實現結構的形狀和與尺寸優(yōu)化,改變結構材 料的分布狀態(tài),節(jié)省材料的同時能使結構形狀與尺寸達到最優(yōu)
• 機器人本體材料優(yōu)化 : 如采用鎂合金、鋁合金和碳纖維復材等材 料 , 提升機器人機動性、降低能耗
人形機器人技術難點: 缺乏高質量訓 練數據集
• 人形機器人大模型訓練需要大量機器人在真實世界中與 環(huán)境交互的數據集,如ChatGPT,有大量的公域數據 可供爬取。但目前現實中的機器人保有量太少,可用于 收集訓練數據的機器人也較少
• 廠商傾向于保護自有數據,造成了數據壁壘,導致機器 人領域數據獲取難度進—步提升
未來解決思路
采用合成數據進行訓練: 由于現實數據較少 , 合成數據被視為解決機器人 領域高質量訓練數據不足、采集效率低下問題的重要途徑。
如英偉達宣布 開源旗下Nemotron-4 340B (3400億參數)模型,可為開發(fā)人員提供可擴 展的生成合成數據模型
國家層面/產業(yè)內部企業(yè)共同建立數據工廠,打造數據集,共享場景數據
先于虛擬仿真環(huán)境訓練再應用到實體環(huán)境驗證測試,迭代優(yōu)化
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