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展廳迎賓機器人小腦技術的演進:視覺-語言模型進行模仿學習

來源:中國信息通信研究院     編輯:創澤   時間:2025/1/3   主題:其他 [加盟]

傳統的(de)機(ji)器人控(kong)(kong)(kong)(kong)制方(fang)法(fa)依賴(lai)于精確的(de)動力(li)學(xue)模型(xing)(xing)和(he)專(zhuan)家(jia)知識(shi),難以適(shi)應非結構化(hua)環境的(de)不(bu)確定性(xing)和(he)復雜性(xing)。近(jin)年來,學(xue)習(xi)型(xing)(xing)控(kong)(kong)(kong)(kong)制的(de)發 展(zhan)(zhan)使得機(ji)器人能(neng)(neng)夠從數(shu)據中學(xue)習(xi)控(kong)(kong)(kong)(kong)制策略,但(dan)其(qi)泛化(hua)能(neng)(neng)力(li)和(he)魯棒(bang)性(xing)仍 難以滿(man)足(zu)復雜場(chang)景需(xu)求。大模型(xing)(xing)為機(ji)器人控(kong)(kong)(kong)(kong)制引入(ru)了豐富(fu)的(de)先驗知識(shi) 和(he)泛化(hua)能(neng)(neng)力(li),有望進一(yi)步突破傳統控(kong)(kong)(kong)(kong)制方(fang)法(fa)的(de)局限性(xing)。整體上看,目前展(zhan)(zhan)廳迎(ying)賓機(ji)器人的(de)“小腦”核(he)心技(ji)術正在(zai)從基(ji)于模型(xing)(xing)的(de)控(kong)(kong)(kong)(kong)制方(fang)法(fa)向(xiang)基(ji)于學(xue)習(xi)的(de)控(kong)(kong)(kong)(kong)制方(fang)法(fa)演進。

在(zai)強化(hua)(hua)學(xue)習(xi)(xi)(xi)領域,大模(mo)型(xing)為引入先驗(yan)知識和提高樣(yang)本效(xiao)率提供了 新(xin)的思路。以 LanguagePlan 為例(li),該(gai)模(mo)型(xing)利用(yong) GPT-3 根據(ju)任務描述(shu) 生成(cheng)抽象的行(xing)動(dong)計(ji)劃(hua)(hua),如(ru)“先走到(dao)門口,然(ran)后打(da)開門,再(zai)走出(chu)房間”。 然(ran)后,LanguagePlan 將該(gai)行(xing)動(dong)計(ji)劃(hua)(hua)嵌入到(dao)狀態(tai)空間中(zhong),作為額外(wai)的觀(guan) 察信息,用(yong)于訓練一個分(fen)層強化(hua)(hua)學(xue)習(xi)(xi)(xi)智能(neng)體。實(shi)驗(yan)表明,LanguagePlan 能(neng)夠(gou)顯著(zhu)提高樣(yang)本效(xiao)率和泛(fan)化(hua)(hua)性(xing)能(neng),加速復雜任務的學(xue)習(xi)(xi)(xi)。類似(si)地(di),LOFT、T-EBM 等模(mo)型(xing)也(ye)展示了利用(yong)語言模(mo)型(xing)引導策略學(xue)習(xi)(xi)(xi)的能(neng)力。

在模(mo)(mo)仿學(xue)(xue)習方面,視(shi)(shi)覺(jue)(jue)-語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)為機(ji)器(qi)人學(xue)(xue)習復(fu)(fu)雜技能(neng)提供了新(xin)的(de)范式。以 CLIP-ASAP 為例,該模(mo)(mo)型(xing)(xing)首先利用(yong) CLIP 將視(shi)(shi)頻幀編 碼(ma)為語(yu)義特征,然后通過因(yin)果語(yu)言(yan)建模(mo)(mo)學(xue)(xue)習動作與視(shi)(shi)覺(jue)(jue)變化(hua)之間(jian)的(de)關(guan) 系。在控制(zhi)階段,CLIP-ASAP 根(gen)據語(yu)言(yan)指(zhi)令和(he)當前視(shi)(shi)覺(jue)(jue)觀察,預(yu)測下 一時刻的(de)關(guan)鍵幀,并將其傳遞給低層控制(zhi)器(qi)執(zhi)行。實驗(yan)表明,CLIPASAP 能(neng)夠(gou)(gou)學(xue)(xue)習復(fu)(fu)雜的(de)長(chang)期(qi)技能(neng),如烹飪、家政等(deng)(deng),且具有很(hen)強的(de)泛化(hua)能(neng)力,能(neng)夠(gou)(gou)根(gen)據不同(tong)的(de)指(zhi)令組合技能(neng)。類似地,R3M、Pix2R 等(deng)(deng)模(mo)(mo) 型(xing)(xing)也展示了利用(yong)視(shi)(shi)覺(jue)(jue)-語(yu)言(yan)對齊進行模(mo)(mo)仿學(xue)(xue)習的(de)能(neng)力。

盡(jin)管大模型在機器(qi)人控制中展現出了廣闊的應用前(qian)景(jing),但如(ru)(ru)何進(jin) 一步提高(gao)其(qi)實時(shi)性(xing)(xing)、魯棒性(xing)(xing)和可解(jie)釋性(xing)(xing)仍(reng)然是亟待解(jie)決的問題。此外(wai), 如(ru)(ru)何將控制與(yu)感知、決策(ce)和規劃更緊(jin)密地結合(he),構建端(duan)到端(duan)的自主系 統(tong),也是未來的重要研究方向。







展廳迎賓講解機器人的小腦技術路線:兩種(基于模型、基于學習)

基于模型的小腦技術路線控制方法有ZMP判據及預觀控制,混雜零動態規劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術路線控制方法有強化學習和模仿學習

迎賓服務機器人的大腦發展方向:智能化和自主化發展

迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態,使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結合聽覺和觸覺信息,機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態

智能迎賓服務機器人大模型多技術路線:四條(LLM,VLM,VLA,多模態大模型)

LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現人機語言交互、任務理解、推理和規劃;VLM(視覺-語言模型)實現更準確的任務規劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題

迎賓機器人的大腦需要具備的能力:實時交互 多模態感知

迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息

服務機器人的GPS-SLAM系統

LDS SLAM 與 VSLAM 各有優劣,二者相容或成為行業主流發展方向之一;LDS SLAM 技術可視范圍廣,地圖精度更高;VSLAM技術成本更低,壽命長,不易損

餐飲酒店標準化高,服務機器人將體現獨特的優勢實現成本優化

將重復率較高,工作內容較枯燥的工作交給服務機器人去做,可以使員工把更多的精力集中在服務客戶上面,并可以降低一定成本,可降低總成本的17%

服務器人提供助力點,解決餐飲快消業的企業端和顧客端痛點

送餐已經可以通過機器人自主完成,員工可以把節省出來的時間和精力,投入在給客人慶生,涮菜涮肉等服務水平的提升上,機器人真正帶來了降本增效

僅部分企業部署了服務機器人,存在巨大的增量空間

送餐已經可以通過機器人自主完成,員工可以把節省出來的時間和精力,投入在給客人慶生,涮菜涮肉等服務水平的提升上,機器人真正帶來了降本增效

服務器人提供助力點,解決醫療服務業的企業端和顧客端痛點

醫療機器人已成為智慧養老模式下的首選養老設備,醫院中有繁雜的配送藥物或餐食的任務,并且需在特定時間準時送達

服務器人提供助力點,解決酒店旅游業的企業端和顧客端痛點

服務機器人可以使人工成本降低50%左右;酒店場景中服務機器人便于給客戶打造私密空間;旅游場景中服務機器人可以給出完全透明且準確的信息

酒店引導機器人-創澤酒店引導機器人24H不間斷服務

酒店引導機器人以機器人硬件為載體,依托云平臺強大的智能服務技術,引入智能語音交互系統,大數據分析系統,智能視覺識別系統,真正實現“能聽,會說,能思考,會判斷,看得見,認得出”的智能化服務

人形迎賓機器人的參數和價格

特斯拉量產后預計售價 2 萬美元;優必選Walker價格200 萬; Ameca價格13.3 萬美元; Digit價格25 萬美元;Atlas價格190 萬美元;Asimo價格近 300 萬美元
資料獲取
迎賓機器人
== 最新資(zi)訊 ==
展廳迎賓機器人小腦技術的演進:視覺-語言
展廳迎賓講解機器人的小腦技術路線:兩種(
迎賓服務機器人的大腦發展方向:智能化和自
智能迎賓服務機器人大模型多技術路線:四條
迎賓機器人的大腦需要具備的能力:實時交互
機器人的觸感靈巧手Linker Hand
中美AIGC產業商業化落地生態與發展趨勢
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智能迎賓機器人關鍵技術:運控算法
仿人形機器人產業鏈空間廣闊,未來或達到萬
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2024年企業AI大模型應用落地白皮書-
2024年AI大模型賦能智能座艙研究報告
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