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>> 中郵證券-機(jī)械設(shè)備行業(yè):機(jī)器人如何進(jìn)行復(fù)雜操作和自主移動(dòng)-240121
上傳日期:   2024/1/22 大?。?/td>   2020KB
格式:   pdf  共21頁(yè) 來(lái)源:   中郵證券
評(píng)級(jí):   增持 作者:   劉卓
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投資要點(diǎn)
  2024年1月,斯坦福大學(xué)團(tuán)隊(duì)在社交媒體上發(fā)布了與谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)合作研發(fā)的能炒菜、能做家務(wù)的雙臂機(jī)器人MobileALOHA。時(shí)隔不久,特斯拉也發(fā)布了關(guān)于機(jī)器人執(zhí)行折疊衣物等復(fù)雜操作的演示視頻,這些事件引發(fā)了人們對(duì)于人形通用機(jī)器人時(shí)代的遐想。Mobile ALOHA依托系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù),通過(guò)人類示教動(dòng)作學(xué)習(xí)模仿操作技巧與身體控制。其硬件配置并不高,整套價(jià)格僅需3.2萬(wàn)美元,且解決方案為開源。上述成本和配置就能打造出在家庭環(huán)境下能夠?qū)崿F(xiàn)諸多功能的Mobile ALOHA,其關(guān)鍵在于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制及交互,和自主移動(dòng)兩方面。目前人形機(jī)器人表現(xiàn)出的決策執(zhí)行能力已經(jīng)逐步向過(guò)往的設(shè)想靠攏,今年或?qū)⒊蔀槿诵螜C(jī)器人應(yīng)用的元年,下文中將討論機(jī)器人是怎樣完成復(fù)雜操作及自主移動(dòng)的。
  機(jī)器人如何進(jìn)行復(fù)雜操作?多種AI訓(xùn)練路徑實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制及環(huán)境交互。ChatGPT引起浪潮后,以谷歌PaLM-E為代表的多模態(tài)具身VLM不斷面世,人形機(jī)器人領(lǐng)域也出現(xiàn)了許多不同的AI訓(xùn)練方法。目前比較主流的五種AI訓(xùn)練思路:虛擬仿真、動(dòng)作捕捉或遙操作、模仿學(xué)習(xí)、VLM+小模型和VLA。每種方式都有其優(yōu)劣之處,各家公司會(huì)通過(guò)嘗試及融合多種訓(xùn)練方式,以尋找最為適合的AI路徑。虛擬仿真指在虛擬環(huán)境中構(gòu)建智能體并進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練,代表為英偉達(dá)的VIMA;動(dòng)捕或遙操作指將真人動(dòng)作通過(guò)傳感器等設(shè)備精準(zhǔn)復(fù)制給機(jī)器人,機(jī)器人接收并收集訓(xùn)練信息從而學(xué)會(huì)技能,代表為特斯拉等人形廠商;模仿學(xué)習(xí)指機(jī)器人通過(guò)觀察人類現(xiàn)場(chǎng)演示或端到端學(xué)習(xí)人類示教視頻,理解行動(dòng)中的底層邏輯,進(jìn)而復(fù)現(xiàn)人類演示的技能,代表為斯坦福MimicPlay;VLM+小模型是由VLM大模型負(fù)責(zé)高層規(guī)劃,小模型做低層運(yùn)動(dòng)控制,代表為谷歌PaLM-E和MetaImage Bind;VLA是從VLM中演化出來(lái)的,直接輸出運(yùn)動(dòng)控制指令,構(gòu)成感知-決策-動(dòng)作的閉環(huán)過(guò)程,代表為谷歌DeepMind RT-2。
  機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)?SLAM技術(shù)應(yīng)用推進(jìn)其發(fā)展。SLAM是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航和后續(xù)交互的關(guān)鍵技術(shù)之一,是以定位和建圖兩大技術(shù)為目標(biāo)的算法。根據(jù)傳感器的不同,機(jī)器人用的SLAM算法可以分為二維激光SLAM、三維激光SLAM以及視覺(jué)SLAM。不同的SLAM算法,實(shí)現(xiàn)的具體細(xì)節(jié)會(huì)有所不同,一般通用架構(gòu)會(huì)包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、前端、后端、閉環(huán)檢測(cè)、地圖構(gòu)建等。不同方案的SLAM均有其應(yīng)用空間,三維激光、視覺(jué)SLAM更適合于人形機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景。國(guó)內(nèi)多家人形機(jī)器人廠商已經(jīng)在自主移動(dòng)領(lǐng)域應(yīng)用了SLAM技術(shù),未來(lái)隨著移動(dòng)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域SLAM技術(shù)的遷移,應(yīng)用范圍將更為廣闊。
  風(fēng)險(xiǎn)提示:
  人形機(jī)器人下游發(fā)展不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn);算法及算力更新迭代不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn);機(jī)器人自主移動(dòng)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn);技術(shù)落地不達(dá)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)。
  
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