外观设计:3D打印骨骼与硅胶仿真皮技术使机器人外表和触感都接近 真人;柔性关节技术,满足人形机器人小型化、参数可定制、大扭矩等特殊 需求,提升了机器人动作的柔顺度。
感知与交互技术:
1)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,可 感知用户语言、表情、情绪等,并做出正确反馈,实现情感交互。
2情感识别与表达: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。
3)自然语言处理与情感交互:核心算法中有偏情感、感知能力的多模态大 模型,使机器人能够理解和生成自然语言,可主动引导对话,实现语音、表 情、动作等人机交互。
面部表情控制技术:机器人控制系统和相关控制算法助力实现对机器人面 部和肢体动作的精准控制和协调,让机器人做出眨眼、皱眉等多种人类微表 情。
AI陪伴机器人在外观设计具备人类相似特征;在行为模式上模仿人类的行为,具备手眼协调,动态足控制能力;在各个领域的实际应用和用途,协助人类完成各种复杂任务
机器人机械手有多个关节和多个自由度,具有很高的灵活性;配置了必要的传感器,可以精确控制机械手的操作;微小的外形尺寸使得机械手具有很高的操作精度
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,地图精度更高;VSLAM技术成本更低,寿命长,不易损
将重复率较高,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%
医疗机器人已成为智慧养老模式下的首选养老设备,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
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