目前迎宾机器人“大脑”技术以大模型为核心,为迎宾机器人提供
任务级交互、环境感知、任务规划和决策控制能力。在任务交互方面,
基于大模型的语言/视觉运行处理方式可为迎宾机器人提供任务级交
互入口。在环境感知方面,大模型通过对多模态信息的统一处理与灵
活转换,推动多模态感知泛化。在任务规划方面,大模型潜在的真实
世界知识学习能力、强大的思考、推理和生成能力为“大脑”的任务规
划提供基础。在决策控制方面,迎宾机器人基于大模型技术并优化奖
励策略,通过整合环境、运动等多样化信息,实现决策控制功能。
从功能需求角度出发,迎宾机器人的“大脑”需要具备以下能力:
1 实时交互能力
迎宾机器人需要具备与人类实时的任务级交互能力,快速理解人类通过语言、手势等方式给出的指令,并有效执行。
当出现指令理解不清或任务执行完毕后,可以与人类进行进一步的多
轮交互。
2 多模态感知能力
为了在复杂环境中做出正确决策,迎宾机器人需要能够通过视觉、听觉、触觉等多种感官获取信息。大模型需要整
合这些多模态感知数据,以实现对环境的全面理解。
3 自主可靠决策能力
迎宾机器人在执行任务时,需要能够理解任
务的复杂性,并将其分解为一系列可执行的子任务。这要求大模型具
备强大的语言理解能力和对物理世界的深刻理解。例如,机器人可能
需要理解“清理房间”这一任务,包括识别哪些物品需要移动,哪些需
要丢弃。
4 涌现和泛化能力
除了在训练数据上的表现,大模型还应具备超
出训练范围的执行能力。具体表现为迎宾机器人能够在未见过的新环
境中执行任务,适应新的、未知的情况。面对新挑战时,展现出创新
性的解决方案。
LLM(大语言模型+VFM(视觉基础模型)实现人机语言交互、任务理解、推理和规划;VLM(视觉-语言模型)实现更准确的任务规划和决策;VLA (视觉-语言-动作模型)解决机器人运动轨迹决策问题
迎宾服务机器人需要整合视觉,听觉,触觉等多种感知模态,使机器人在复杂场景中做出更准确的决策;结合听觉和触觉信息,机器人可以更好地理解人类的指令和情感状态
基于模型的小脑技术路线控制方法有ZMP判据及预观控制,混杂零动态规划方法,虚拟模型解耦控制;基于学习的小脑技术路线控制方法有强化学习和模仿学习
展厅迎宾机器人的“小脑”核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进,视觉-语言模型为机器人学习复杂技能提供了新的范式,有很强的泛化能力,能够根据不同的指令组合技能
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多模态感知技术让机器人具备类似人类五感的多模态智能感知能力;通过表情识别、语音情感分析等技术,让机器人感知人 类情绪并做出相应情感回应,增加亲和力和互动性
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