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具身智能的移动操作机器人系统-多模态感知技术、世界认知与理解技 术、智能自主决策技术、运动与操作联合规划技术

来源:清华大学      编辑:创泽      时间:2026/7/16      主题:其他   [加盟]

身智能是新一轮科技革命和产业变革中的战略性技术,是当前世界各国重点竞争的前沿高地之一;移动操作机器人 系统因其优秀的运动、规划、执行能力成为具身技术选的硬件载体;基于具身智能的移动操作机器人系统作为实现跨领 域、多场景、多功能的自主具身智能平台,将成为引领未来新一代信息技术和人工智能发展的关键。本文从基于具身智能的 移动操作机器人系统发展的需求出发,总结了基于具身智能的移动操作机器人系统的发展现状,分析了该领域发展面临的问 题和挑战,提出了涵盖多模态感知技术、世界认知与理解技术、智能自主决策技术、运动与操作联合规划技术等基于具身智 能的移动操作机器人系统的共性关键技术。基于此,本文从政策倾斜、共性技术突破、交叉学科建设与人才培养、综合 验证平台构建等方面提出了对策建议,以期助力具身智能发展浪潮下我国移动操作机器人领域的长足发展。

移动操作机器人泛指具备移动与抓取操作能力 的机器人,基本结构由移动基座、机械臂、操作末 端共同组成,进而发展出类人结构。移动操作机器 人拥有形态优势和移动操作能力,是Z接近人类形 态的机器人构型,是具身智能Z理想的硬件载体。 移动操作机器人技术发展历史悠久,经过长足发 展,已形成相对成熟的技术体系。具身智能作为通用AI 技术的重要实现手段,近年来正在不断取得全新突破。具身智能移动操作机器人呈现出广阔的应用前景。

与传统移动操作机器人相比,具身智能移动操 作机器人Z大的进步在于其具备智慧大脑,能够实 现对世界的认知理解进而进行智能决策。具身智能 发展的核心是机器人“大脑”能力的进步。当前的 具身智能发展主要集中在移动操作机器人“大 脑”层面的研究。随着大模型技术尤其是多模态综 合大模型技术的高速发展,具身智能移动操作机器 人将具备更强大的思考、感知、认知、决策能力, 实现更加通用自主的机器智能,利用多模态数据进 行自我学习、自我适应、自我优化,自主筛选出Z 优的行动策略与Z佳的解决方案以执行任务。

随着机器人技术和AI 技术的快速发展,移动 操作机器人实物系统不断落地,出现了多个具备感知、导航、操作能力的移动操作机器人系统,如北 京字节跳动科技有限公司的端到端机器人操作模型 GR-11231、斯坦福大学Mobile ALOHA机器人24、谷 歌DeepMind公司的视觉-文本多模态大模型RT-2 以及Z新推出的AutoRT'²5等。沈阳新松机器人自动化股份有限公司于2021年推出了全新的多可移动协作机器人,可搭载自主研发的视觉和夹具等执行单元,实现对物料的搬运、装配、检测和精密加工等功能应用(126)。杭州迦智科技有限公司推出了新款复合作业机器人MORA300,具有自主充电、自主定位导航、智能路径规划、第三方设施对接交互等功能(1271)。库卡机器人有限公司 (KUKA) 近年来推出了KMR iisy、KMR iiwa等移动协作机器人平台,可以与人一起合作,并以毫米J精度在工件上作业。此外,KUKA 公司的完全自主作业式移动机器人平台不需要电感线圈、地面标记或磁铁(I281)。 2023年7月,谷歌DeepMind 公司推出的机器人模型RT-2是一个全新的视觉-语言-动作模型,可以通过网络和机器人的数据进行学习,并将这些知识转化为机器人控制的通用指令(129)。2023年11月,One X公司与OpenAI 公司深度合作,开发了一款具身智能类人机器人EVE,可以实现对人类日常工作环境的认知理解,在与环境交互的过程中学习、纠 正、收集数据,完成自主居家、办公帮手任务30。 波士顿动力公司研发了Spot 机器狗,能够实现敏捷 快速的探索与运动,支持在机器狗上扩展机械臂等 多种外设;可以集成更多的传感器,提升通信和计 算能力;通过元学习方式支持自主导航与探索,实 现物理世界交互与无边界探索

当前,具身智能移动操作机器人发展形成的关 键技术包括多模态感知技术、世界认知与理解技 术、智能自主决策技术、运动与操作联合规划技术,旨在推动移动操作机器人系统的发展。



附件:具身智能的移动操作机器人系统-多模态感知技术、世界认知与理解技 术、智能自主决策技术、运动与操作联合规划技术






多机器人的定位技术:视觉SLAM、激光SLAM、超宽带(UWB) 定位、 GPS/IMU融合定位

视觉SLAM传感器成本低,提供丰 富图像信息,适合室内外环境;激光SLAM高精度测距、不受光照 影响,适合弱光和夜间;UWB定位无漂移绝对距离测量,抗干扰能力强

具身智能商业模式:整机销售模式,RaaS,生态平台模式,集成模式,数据服务模式

整机销售模式的优点是收入确认简单直接,缺点是单台毛利空间有限;机器人即服务正在成为行业新趋势;生态平台模式的长期商业价值最高;集成模式的单项目价值最高

智能机器人具身大模型(智能大脑)的主要技术路线:VLA,LLM+Skill Primitive和World Model

视觉-语言-动作模型(VLA,Vision-Language-Action)将视觉输入和语言指令映射为机器人动作序列;大语言模型+运动基元(LLM+Skill Primitive)将复杂任务拆解为预定义的运动基元序列

具身智能核心技术体系架构:一体两翼三层

一体两翼三层架构,“一体”指物理本体(机器人硬件平台);“两翼”指具 身大模型(智能大脑)和运动控制(小脑);“三层”指 感知层、决策层和执行层

2026年人形机器人关键性能指标:自由度,行走速度,上肢负载,力控精度,工作时长,无故障时间

行走速度有望提升至 5 –6km/h,上肢负载提升至 10 – 15kg,连续工作时长提升至 8 – 12 小时,MTBF 提升至 3000 小时以上; 5000 小时 MTBF 的高标准产线机型仍需更长周期迭代

人形机器人四层技术架构-感知层, 决策层,执行层, 学习层

感知层是机器人获取外部信息的入口,主流方案采用多传感器互补融合;决策层是机器人的大脑,实现端侧实时推理;执行层是机器人的身体;学习层不断优化模型与策略

具身智能与传统机器人、 通用AI 的本质差异

自主感知环境,通过视觉、听觉、力觉 、触觉等多模态传感器实时理解环境状态;自主决策规划根据任务目标自主生成行动路径与操作策略;自主执行操作能够完成复杂物理任务

机器人类皮肤型触觉传感器具有的功能和特性:触觉敏感能力,柔性接触表面,小巧的片状外形

1)触觉敏感能力,包括接触觉、分布压觉、接触力觉和滑觉;2)柔性接触表面,以避免硬性碰撞和适应不同形状的表面;3)小巧的片状外形,以利于安装在机器人手爪上

机器人触觉传感器应具备的特征:空间分辨率为1~2mm,50~200个触觉单元,灵敏度小于0.05 N

空间分辨率为1~2mm;每个指尖有50~200个触觉单元;触觉单元的力灵敏度小于0.05 N;输出动态范围最好能达到1000:1;传感器的稳定性、重复性好,无滞后

机器人的 语音的生成、音响特征及语音分析,语音识别

把被识 别单词的特征向量序列与标准单词模式进行比较,计算两者的相似性的操作 过程称为“对照”或“匹配”,根据在时间 轴上的非线性特点采用时间规整技术进行复杂的数学计算

机器人图像匹配的常用方法:极线约束,唯一性约束,视差连续性约束,顺序一致性约束

匹配点一定位于两幅图像中相应的极线上;两幅图像中的对应的匹配点应该有且仅有一个;除了遮挡区域和视差不连续区域外,视差的变化应 该都是平滑的

机器人的视觉技术:单目视觉、双目视觉和全景视觉

移动机器人的单目视觉能够从图像的二维特征推导出三维信息,不能直接得到三维环境信息的;双目视觉机器人由两部摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像
 
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