>> 華泰證券-計(jì)算機(jī)行業(yè)專題研究-Bot-optimus控制環(huán)節(jié)：算法迭代優(yōu)勢(shì)-221008
| 上傳日期： |
2022/10/9 |
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| 格式： |
pdf 共10頁(yè) |
來(lái)源： |
華泰證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
增持 |
作者： |
謝春生 |
| 行業(yè)名稱： |
計(jì)算機(jī) |
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Optimus機(jī)器人進(jìn)展發(fā)布，關(guān)注人形機(jī)器人核心技術(shù)應(yīng)用
2022年9月30日特斯拉2022AIDAY發(fā)布人形機(jī)器人Optimus進(jìn)展，發(fā)布會(huì)中提及人形機(jī)器人多項(xiàng)技術(shù)，主要涉及控制、感知、驅(qū)動(dòng)、結(jié)構(gòu)四大部分，本文著重對(duì)Optimus控制環(huán)節(jié)進(jìn)行分析。Optimus控制部分內(nèi)容包括行走控制、手部控制等。從控制方案看，其步態(tài)規(guī)劃與當(dāng)前雙足機(jī)器人普遍使用的基于ZMP的步態(tài)規(guī)劃方法類似，狀態(tài)預(yù)測(cè)與機(jī)器人領(lǐng)域常用的模型預(yù)測(cè)控制（MPC）方法一致，構(gòu)建行為庫(kù)的方式在Atlas等人形機(jī)器人中也有較為普遍的應(yīng)用。從算法層面看，特斯拉通過(guò)自動(dòng)駕駛仿真器優(yōu)化運(yùn)動(dòng)算法，有望憑借自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的算法及數(shù)據(jù)積累，加速提升機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力。
步態(tài)控制：基于ZMP的步態(tài)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定行走
步態(tài)是指機(jī)器人的每條腿按一定的順序和軌跡的運(yùn)動(dòng)過(guò)程，是確保步行機(jī)構(gòu)穩(wěn)定運(yùn)行的重要因素，步態(tài)規(guī)劃是使機(jī)器人按照規(guī)劃的步態(tài)運(yùn)動(dòng)的一種控制方法。常見的步態(tài)規(guī)劃方法包括仿生學(xué)方法、智能學(xué)習(xí)算法、模型簡(jiǎn)化等。其中基于ZMP（零力矩點(diǎn)）的步態(tài)規(guī)劃方法通過(guò)控制ZMP點(diǎn)始終落在穩(wěn)定區(qū)域內(nèi)，保持機(jī)器人穩(wěn)定。特斯拉Optimus通過(guò)彎曲膝蓋、向前、后傾斜實(shí)現(xiàn)重量的平衡，與目前業(yè)界運(yùn)用較為廣泛的基于ZMP的動(dòng)態(tài)步行方法類似，有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的穩(wěn)定行走。
通過(guò)狀態(tài)預(yù)測(cè)持續(xù)優(yōu)化，應(yīng)對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境
在現(xiàn)實(shí)世界中，運(yùn)動(dòng)受外部因素干擾，特斯拉通過(guò)狀態(tài)預(yù)測(cè)將復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界的情況納入考慮，從而提升機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性。業(yè)界當(dāng)前軌跡優(yōu)化常用方法為模型預(yù)測(cè)控制（model-predictive control, MPC），通過(guò)該算法可以預(yù)測(cè)機(jī)器人在整個(gè)移動(dòng)過(guò)程中的質(zhì)心和動(dòng)量，并使用機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器人未來(lái)的動(dòng)作，并進(jìn)行優(yōu)化。在動(dòng)作連貫性方面，MPC可以查看后續(xù)動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)作之間的平滑過(guò)渡。特斯拉Optimus采用狀態(tài)預(yù)測(cè)的方法對(duì)其軌跡進(jìn)行優(yōu)化，與業(yè)界常用的模型預(yù)測(cè)控制（MPC）原理較為相似，有助于應(yīng)對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境。
機(jī)器人操作：以行為庫(kù)為基礎(chǔ)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化
在手部控制方面，特斯拉Optimus采用行為庫(kù)+優(yōu)化推廣的方案，第一步為通過(guò)動(dòng)作捕捉的方式，記錄人進(jìn)行搬運(yùn)動(dòng)作時(shí)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的路徑，形成可視化的行為庫(kù)；第二步是針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界在線對(duì)參考行為進(jìn)行調(diào)整，將人的動(dòng)作映射到機(jī)器人身上。在這一過(guò)程中，優(yōu)化器會(huì)對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行優(yōu)化，從單一的動(dòng)作推廣到更多的應(yīng)用場(chǎng)景。在當(dāng)前人形機(jī)器人的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)中，較常見的方式為行為庫(kù)+MPC，其中行為庫(kù)由開發(fā)者創(chuàng)建，并進(jìn)行離線優(yōu)化，完成設(shè)計(jì)后可通過(guò)控制器在線調(diào)節(jié)機(jī)器人，完成復(fù)雜動(dòng)作。
利用自動(dòng)駕駛仿真器迭代，運(yùn)動(dòng)能力有望加速提升
在迭代方面，特斯拉將運(yùn)動(dòng)規(guī)劃組件從汽車移植到機(jī)器人中，將機(jī)器人運(yùn)動(dòng)代碼集成到自動(dòng)駕駛仿真器中，在仿真器中運(yùn)行運(yùn)動(dòng)控制代碼，并持續(xù)優(yōu)化其步法，使機(jī)器人能夠解鎖更多關(guān)節(jié)靈活度，并添加如手臂平衡等高級(jí)技術(shù)。從迭代速度看，我們認(rèn)為特斯拉有望依托自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)積累，加快其運(yùn)動(dòng)能力的迭代速度，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)能力的快速提升。
風(fēng)險(xiǎn)提示：算法迭代慢于預(yù)期；商業(yè)化不及預(yù)期；本研報(bào)中涉及到的公司、個(gè)股內(nèi)容系對(duì)其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團(tuán)隊(duì)對(duì)該公司、該股票的推薦或覆蓋。
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