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多技术栈驱动的具身智能:移动+操作+交互

来源:普渡机器人 德勤      编辑:创泽      时间:2025/5/7      主题:其他   [加盟]

过往的服务机器人行业往往聚焦单 一技术的迭代 ,例如专注于语音交互或者自主 移动技术。这种单一技术导向限制了产品的功 能,难以满足客户的复合型需求。

随着行业发展进入深水区 ,单一的技术路线已 无法满足市场需求。进入行业下半场需要以更 广阔的视角审视产业发展方向。在构建全栈式 智能生态的过程中 ,多技术栈的协同发展已成 为必然选择。从技术演进的角度来看 ,当前服 务机器人行业正处于关键转型期——从单一的自主移动能力向集移动、操作、交互于一体的 多技术栈迈进。可以预见 ,在多技术栈的驱动下 ,以多模态感知、 自主决策、灵巧操作为核心特征的具身智能 ,将成为推动全栈式智能生态发展的核心驱动力。

移动技术是服务机器人的核心技术栈之一 ,直 接决定了机器人的应用范围与效率表现。服务 机器人需要具备G效自主导航和灵活避障的能 力 ,以实现在复杂的环境中稳定运行。伴随着 传感器技术、计算能力和算法优化的显著进 步 ,服务机器人的移动技术经历了快速发展, 其应用场景也从纯粹的室内导航扩展到了半室 外环境等多种动态的复杂任务场景。进入行业 下半场 ,移动技术作为核心技术栈之一 ,将发挥至关重要的作用。

当前 ,在三种形态机器人的发展进程中 ,轮式 与足式两种移动方案逐渐显示出各自的优势, 并在多样化应用场景中各展所长。因此对于未 来的生态发展 ,这两种移动方案的布局显得尤 为重要。







智能具身机器人的梯控方案:云梯控-无需硬件改造,高兼容性

不需要对电梯进行任何物理硬件改造;能够与不同品牌和型号的电梯系统兼容;提供了强大的数据处理和决策支持;允许远程管理和软件更新;支持灵活的机器人乘梯行为配置

智能具身机器人的梯控方案:基于R2X的硬件梯控方案

高适配度-能够与市面上90%的电梯型号兼容;高稳定性-在没有网络连接的情况下稳定运行;可复用性强-可以供多种不同类型的机器人多次复用;安全防护强化,有效防止信号劫持与数据泄露

多功能服务机器人核心技术AIoT的重要性:实时连接,数据共享与智能调度,跨设备的任务协作

通过物联网技术支持服务机器人与各类设备(如电梯,门禁系统, 电话系统等)建立实时连接;实时收集周围环境和设备的数据为机器人提供智能决策支持

具身智能机器人模块化设计的核心:开放统一的接口,行业标准和协议,模块间通信

开发一套标准化的硬件接口和软件API ,使得不同厂商和不同功能的模块能 够无缝联通和协同工作;制定和遵循行业内一致的标 和协议;采用标准化的数据交换格式和通信协议

具身智能机器人模块化设计应用的优势:灵活配置,降低研发和运营成本,实现R2X万物互联

模块化设计的核心优势在于灵活性;模块化设计可以有效降低研发和运营成本;模块化设计为技术创新提供了良好的平台;模块化设计为统一行业标准和协议提供了条件

服务机器人的模块化设计的要素:移动模块-操作模块-交互模块-传感模块-数据处理与通信模块

服务机器 人模块化设计以多个软硬件模块—移动模块、操作模块、交互模块、传感模块和数据处理与通信模块为核心,提升在不同场景中能够灵活应对复杂任务的能力

全栈式智能服务机器人生态的关键要素-技术整合,生态开放,交互拓展,形态多元化,商业模式创新

开放性的全栈式智能服务机器人生态是一个技术框架和商业模式的创新综合体,构建一个多面互通、无缝衔接的智能服务机器人生态,来实现服务机器人在多样化应用场景中的深度融合和广泛应用

灵巧手百家争鸣,进化不息:核心环节有无刷直流电机‌,微型丝杠‌,触觉传感器‌,腱绳‌

腱绳‌实现灵巧手柔性驱动与仿生结构;触觉传感器‌信号灵敏性、动态响应速度、柔性贴合能力与系统集成度;微型丝杠‌将电机的旋转运动转换为G精度线性运动

机器人量产时刻,互动感知能力有望成为迭代重点,灵巧手是机器人核心硬件,机器人下一个迭代方向

灵巧手是人 形机器人核心配件之一,是机器人触达真实物理世界的部件,巧手有望成为机器人下一个迭代方向,传感器使用数量和种类有望进一步提升

3D打印赋能人形机器人升级迭代2025-2025年将达到277亿美元,2021- 2025年 GAGR 为16.1%

3D打印技术还可应用于人形机器人重要零部件的升级迭代;3D打印在人形机器人的设计端还可实现快速原型设计;3D打印还能够匹配人形机器人的个性化定制需求

质量管理类机器人应用:机器视觉检测大量取代人工检测

“机器人+人工智能”应用模式主要为“机械臂+识别类 模型” ,AI 应用的主要目标是识别外观缺陷情况,机器人可以适应各类大小、形状、质地的检验对象, 并同时开展多个检测流程

物流配送类机器人应用:识别+导航

移动机器人+识别类模型+自主导航模型模式,AI应用的主要目标是实现环境识别和路径规划;移动机器人+协同优化模型模式,AI应用的目标是开展多种物流机器人的协调配合
 
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