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大模型在機器人領(lǐng)域研究與應(yīng)用案例匯總

來源:高工機器人      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/10/17      主題:其他   [加盟]

目前大模型技術(shù)已從單純的大語言模型(LLM)發(fā)展到圖像-語言多模態(tài)模型(VLM)乃 至圖像-語言-動作多模態(tài)模型(VLA),其中圖像-語言-動作多模態(tài)模型(VLA)的推出,實 現(xiàn)了數(shù)據(jù)與處理任務(wù)的躍升。從文本到圖像再到現(xiàn)實世界,大模型的數(shù)據(jù)模態(tài)逐漸豐富,數(shù) 據(jù)規(guī)模的數(shù)量級迅速增長,大模型的應(yīng)用場景和價值量也成比例擴張。

在人形機器人領(lǐng)域,AI 大模型將會從感知(語音、視覺)、決策、控制等多方面與人形 機器人結(jié)合,形成感知、決策、控制閉環(huán),提升機器人的智能水平。

未來人形機器人大模型的方向?qū)歉兄?決策-控制一體化的端到端通用大模型,集合 大規(guī)模數(shù)據(jù)集管理、云邊端一體計算架構(gòu)、多模態(tài)感知與環(huán)境建模等技術(shù)。

1 微軟 ChatGPT

在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個方面:自然語言交互和自動化決 策。在自然語言方面,機器人可以通過 ChatGPT 來理解人類的自然語 言指令,并根據(jù)指令進行相應(yīng)的動作;在自動化決策方面,機器人可以 通過 ChatGPT 來生成任務(wù)方案,根據(jù)任務(wù)要求做出相應(yīng)的決策。

柏林工業(yè)大學(xué)和 Google Robotics 團隊 PaLM-E

是最大的多模態(tài)視覺語言模型,在 PaLM 模型基礎(chǔ)上,引入了具身化和 多模態(tài)概念,實現(xiàn)了指導(dǎo)現(xiàn)實世界機器人完成相應(yīng)任務(wù)的功能。

2 谷歌 RT-2

全球第一個控制機器人的視覺-語言-動作(Vision-Language-Action, VLA)模型,通過將 VLM 預(yù)訓(xùn)練與機器人數(shù)據(jù)相結(jié)合,能夠端到端直接 輸出機器人的控制。

斯坦福大學(xué)李飛飛團隊 VoxPoser

智能系統(tǒng) VoxPose 可以從大模型 LLM 和視覺語言模型 VLM 中提取可行 性和約束,以構(gòu)建 3D 仿真環(huán)境中的值地圖,供運動規(guī)劃器使用,用于 零樣本地合成機器人操縱任務(wù)的軌跡,從而實現(xiàn)在真實世界中的零樣 本機器人操縱。

3 Meta 和 CMU 團隊 RoboAgent

采用了大規(guī)模機器人數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,考慮到機器人在現(xiàn)實世界中的 訓(xùn)練和部署效率問題,Meta 將數(shù)據(jù)集限制到了 7500 個操作軌跡中,并 基于此讓 RoboAgent 實現(xiàn)了 12 種不同的復(fù)雜技能,包括烘焙、拾取物 品、上茶、清潔廚房等任務(wù),并能在 100 種未知場景中泛化應(yīng)用。

4 英偉達 Eureka

該系統(tǒng)以 OpenAI 的 GPT-4 為基礎(chǔ),本質(zhì)是一種由大模型驅(qū)動的算法生 成工具,能訓(xùn)練實體機器人執(zhí)行例如“轉(zhuǎn)筆”、“開抽屜”、“拿剪 刀”、“雙手互傳球”等多種復(fù)雜動作。

5 英偉達 GR00T

目標(biāo)是成為人形機器人通用大模型,旨在讓人形機器人理解自然語言文本、語音、視頻,以模仿人類運動,并與現(xiàn)實世界互動。

6 阿里云機器人大模型

方案集成了通義千問、通義萬相等基礎(chǔ)模型及阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺,可賦予機器人知識庫問答、工藝流程代碼生成、機械臂軌跡規(guī)劃、3D 目標(biāo) 檢測和動態(tài)環(huán)境理解等全方位能力,不僅可以大幅降低機器人開發(fā)的 門檻,還讓機器人輕松完成靈活性更高的非標(biāo)任務(wù),推動機器人在更廣 泛的應(yīng)用場景落地。

7 華為盤古大模型

“盤古”大模型具備強大的語義理解、動態(tài)規(guī)劃、多模態(tài)信號理解等能 力,將為人形機器人大模型的開發(fā)提供智能化決策基礎(chǔ)。依托盤古大模 型的數(shù)據(jù)處理能力,可建立豐富且高質(zhì)量的人形機器人數(shù)據(jù)集,并且充分發(fā)揮盤古大模型的多模態(tài)能力,實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)場景下綜合感知和任 務(wù)分解,提升各類泛化場景下的具身智能操作水平。


  



智能機器人純視覺與激光雷達方案比較

純視覺方案: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;激光雷達方案:識別率高,環(huán)境適應(yīng)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

攝像頭可實現(xiàn)測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標(biāo)準(zhǔn)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由四個運行著 VxWorks 實時操作系統(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)

人形機器人絲杠行業(yè)深度報告: 核心傳動精密部件,國產(chǎn)化未來可期,市場規(guī)模249.5億元

人形機器人將實現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規(guī)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(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機

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

人形機器人執(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)運動;驅(qū)動關(guān)節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動作,減速器為核心部件

人形機器人執(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),將電機旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)為直線運動;變旋轉(zhuǎn)運動為直線運動,行星滾柱絲杠為核心部件

人形機器人整體構(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%

人形機器人BOM拆解分析-三大核心部分

執(zhí)行系統(tǒng)BOM占比最高,約53.2%(其中直線、旋轉(zhuǎn)、手部分別 占31.0%、17.9%、4.3%);感知系統(tǒng)占7.3%,其他芯片、電池等部件合計占比39.5%

中國人形機器人研發(fā)團隊-24支機器人團隊介紹

國防科技大學(xué)Blackman;哈爾濱工業(yè)大學(xué)HIT Humanoid; 理工匯童;浙江大學(xué)悟空;優(yōu)必選WalkerX、優(yōu)悠;小鵬汽車PX5;達闥科技XR-4;北京鋼鐵俠

工控&機器人系列深度-人形機器人空心杯電機:迎國產(chǎn)替代機遇

全球空心杯市場規(guī)模從2021年的6.75億美元增長至2025年的9.36億元,CAGR為8.52%。2021年全球空心杯電機市場規(guī)模僅占微特電機的1.73%

人形機器人擎天柱Optimus只申請外觀設(shè)計專利(共 5 件)

特斯拉的外觀專利全部有效,且主要集中在日本(4 件)和歐洲(1 件),其他已申請的方法類、結(jié)構(gòu)類專利可能尚未公開
 
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