未端执行器决定机器人的工作性能。末端执行器作为机器人与环境相互作用的后环节与执行部件,对提G机器人的柔性和易用性有着J 为重要的作用,其性能的优劣在很大程度上决定了整个机器人的工作性能。机器人的未端执行器主要分为工业机械手和仿人多指灵巧手。传 统的工业机械手大多是针对特定的工作任务、特定被夹持零件而设计的,可以有效地执行简单的重复性任务。工业机械手自由度少,结构简 单,易于控制,但是灵活性低,没有配置传感器,无法进行准确的位置控制和力控制,通用性差。
机器人机械手是一种G度灵活、复杂的末端执行器。相比于工业机械手,机器人机械手具有以下优点:
1)仿人多指机械手通常具有多根手指, 每根手指都具有多个关节和多个自由度,具有很G的灵活性;
2)仿人多指机器人机械手配置了必要的传感器,可以准确控制机械手的操作;
3)机械手的每根手指都可以看作是一个微小的连杆机器人,这种微小的外形尺寸使得机械手具有很G的操作精度;
4)仿人多指机械手通常都通
用性强,可以对目标物体实施多种仿人操作,对类人工作环境的适用性强,可以实现在未知和非结构环境中对不同形状的物体进行抓取。
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
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
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
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,有效执行;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
LDS SLAM 与 VSLAM 各有优劣,二者相容或成为行业主流发展方向之一;LDS SLAM 技术可视范围广,地图精度更G;VSLAM技术成本更低,寿命长,不易损
将重复率较G,工作内容较枯燥的工作交给服务机器人去做,可以使员工把更多的精力集中在服务客户上面,并可以降低一定成本,可降低总成本的17%
送餐已经可以通过机器人自主完成,员工可以把节省出来的时间和精力,投入在给客人庆生,涮菜涮肉等服务水平的提升上,机器人真正带来了降本增效
送餐已经可以通过机器人自主完成,员工可以把节省出来的时间和精力,投入在给客人庆生,涮菜涮肉等服务水平的提升上,机器人真正带来了降本增效
医疗机器人已成为智慧养老模式下的养老设备,医院中有繁杂的配送药物或餐食的任务,并且需在特定时间准时送达
服务机器人可以使人工成本降低50%左右;酒店场景中服务机器人便于给客户打造私密空间;旅游场景中服务机器人可以给出完全透明且准确的信息
酒店引导机器人以机器人硬件为载体,依托云平台强大的智能服务技术,引入智能语音交互系统,大数据分析系统,智能视觉识别系统,真正实现“能听,会说,能思考,会判断,看得见,认得出”的智能化服务