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智能服务机器人手部抓取,算法要求极高

来源:东吴证券      编辑:创泽      时间:2023/9/1      主题:其他   [加盟]

手部抓取训练难度极高:手部抓取涉及多个手指的灵巧操作,需要适应物体的形状、重量和配置,要求极 高。需要通过训练深度神经网络在机器人抓取时生成所需的力控制命令,并随着物体形状、重量、材质而 变化。手部抓取需满足:

⚫ 可靠安全:确保整个机器人系统工作万无一失,因此,要求其手爪结构和控制系统要简单化

⚫ 自适应性:提高通用性,使得手爪具备适应各种被抓物体形状的能力

⚫ 智能性:提高手爪决策的准确性,可根据不同需要,决定手部抓取方式




  

人形机器人提供算力支撑:FSD芯片与DojoD1芯片

第一代FSD芯片单个算力72tops,CPU做控制,GPU做图像处理,NPU为神经处理单元,完全适用于人形机器人;D1芯片32位浮点计算的最大性能达到22.6TFLOPs

仿真学习:不断训练算法,提升机器人能力

大模型提升仿真学习能力,可大幅提升算法训练效率,缩短算法与硬件调整时间,极大提高训练效率,可加快软件更新迭代

人形整机平衡与行走步态是基本

软件层面看通过传感器获取机器人的状态信息,从而控制关节运动实现平衡;合理地规划踝关节和髋关节,以保持动态行走时重心的稳定

人形机器人行为规划难度远高于自动驾驶

人形机器人需完成人类 各种动作,动作连续复杂,需频繁的物理交互且操作因果性多,算法难度远高于自动驾驶,来控制机器人身体做出动作规划 并下发指令

人形机器人是头部科技公司的竞争

人形机器人进入门槛高,科技巨头拥有研发实力及软件基础,在视觉感知,算法,虚拟仿真等软件方面领先优势明显,且与原有业务协同效应明显

软件决定人形机器人高度,算法需与硬件匹配

人形机器人本质是AI系统落地物理世界的最佳载体,但更核心问题在于是算法对运动能力的控制,包括本体平衡,行走的步态,部抓取等规划与控制

人形机器人空间测算:25年起步,30年开始爆发

预测全球25年人形机器人初步商业化,销量3万台左右,30年这些领域就渗透率1.5-2%对应存量需求230万台,新增需求100万台+,2035年销量有望突破1000万台

人形机器人商业化:细分领域突破到通用型,tob到toc

为人形机器人的成熟也是渐进式,可在细分市场的率先商业化,后逐步成熟转为通用型机器人 ,由tob转为toc,进入家政等市场,做人想做但是不能做的工作

人形机器人难点:软硬件均存在难点,降本与空间不是问题

硬件难点是灵敏度与承压能力的协调,关节能力不能匹配运动规划;软件难点是训练不同任务的运动规划,实时反馈视觉检测与理解,并对运动规划做调整

人形机器人构成:三大模块,软件与硬件交互

感知模块包括两方面视觉和触觉,视觉有纯视觉路线,也有依靠雷达等多方式融合路线;决策模块是机器人的大脑,核心是芯片与算法

人形机器人特点:通用性打破工业及服务机器人的限制

人形机器人拥有更高级的感知交互系统,包括传感模块和软件方面,人形机器人比服务机器人更高,靠双足行走,对减速器负载和电机响应速度要求更高

2023-2024年机器人十大前沿技术,包括商业机器人 群体机器人和云端服务机器人

具身智能与垂直大模型,人形与四足仿生机器人,三维感知模型和多模态信息融合,机器人新型核心零部件与灵巧操作,脑机接口,生肌电一体化与微纳机器人
 
资料获取

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