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智能服務機器人手部抓取,算法要求JG

來源:東吳證券     編輯:創澤   時間:2023/9/1   主題:其他 [加盟]

手部抓取訓練難度JG:手部抓取涉及多個手指的靈巧操作,需要適應物體的形狀、重量和配置,要求J G。需要通過訓練深度神經網絡在機器人抓取時生成所需的力控制命令,并隨著物體形狀、重量、材質而 變化。手部抓取需滿足:

⚫ 可靠安全:確保整個機器人系統工作萬無一失,因此,要求其手爪結構和控制系統要簡單化

⚫ 自適應性:提G通用性,使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力

⚫ 智能性:提G手爪決策的準確性,可根據不同需要,決定手部抓取方式




人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠G于自動駕駛

人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠G于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令

人形機器人是頭部科技公司的競爭

人形機器人進入門檻G,科技巨頭擁有研發實力及軟件基礎,在視覺感知,算法,虛擬仿真等軟件方面L先優勢明顯,且與原有業務協同效應明顯

軟件決定人形機器人G度,算法需與硬件匹配

人形機器人本質是AI系統落地物理世界的佳載體,但更核心問題在于是算法對運動能力的控制,包括本體平衡,行走的步態,部抓取等規劃與控制

人形機器人空間測算:25年起步,30年開始爆發

預測25年人形機器人初步商業化,銷量3萬臺左右,30年這些L域就滲透率1.5-2%對應存量需求230萬臺,新增需求100萬臺+,2035年銷量有望突破1000萬臺

人形機器人商業化:細分L域突破到通用型,tob到toc

為人形機器人的成熟也是漸進式,可在細分市場的率先商業化,后逐步成熟轉為通用型機器人 ,由tob轉為toc,進入家政等市場,做人想做但是不能做的工作

人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

硬件難點是靈敏度與承壓能力的協調,關節能力不能匹配運動規劃;軟件難點是訓練不同任務的運動規劃,實時反饋視覺檢測與理解,并對運動規劃做調整

人形機器人構成:三大模塊,軟件與硬件交互

感知模塊包括兩方面視覺和觸覺,視覺有純視覺路線,也有依靠雷達等多方式融合路線;決策模塊是機器人的大腦,核心是芯片與算法

人形機器人特點:通用性打破工業及服務機器人的限制

人形機器人擁有更G級的感知交互系統,包括傳感模塊和軟件方面,人形機器人比服務機器人更G,靠雙足行走,對減速器負載和電機響應速度要求更G

2023-2024年機器人十大前沿技術,包括商業機器人 群體機器人和云端服務機器人

具身智能與垂直大模型,人形與四足仿生機器人,三維感知模型和多模態信息融合,機器人新型核心零部件與靈巧操作,腦機接口,生肌電一體化與微納機器人

特殊場景服役機器人:軍事,消防,農業,核工業,太空等L域[2024年機器人十大前沿技術]

特殊場景服役機器人是指在特定環境或情況下執行任務的機器人,在消防救援,電力勘測,農業,建筑,核工業,反恐防暴,國防安全,空間探測等L域具有巨大需求

群體機器人技術[2024年機器人十大前沿技術]

群體機器人技術的應用L域廣泛,集群智能作為人工智能的分支,將得到越來越多的應用,有望在機器人等L域創造出新的應用和創新
資料獲取
機器人趨勢
== 資訊 ==
智能服務機器人手部抓取,算法要求JG
人形整機平衡與行走步態是基本
人形機器人行為規劃難度遠G于自動駕駛
人形機器人是頭部科技公司的競爭
軟件決定人形機器人G度,算法需與硬件匹配
人形機器人空間測算:25年起步,30年開
人形機器人商業化:細分L域突破到通用型,
人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與
人形機器人構成:三大模塊,軟件與硬件交互
人形機器人特點:通用性打破工業及服務機器
2023-2024年機器人十大前沿技術,
特殊場景服役機器人:軍事,消防,農業,核
群體機器人技術[2024年機器人十大前沿
機器人操作系統/云平臺[2024年機器人
商業服務機器人[2024年機器人十大前沿
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