новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Не смотрите только на рисунок 02, здесь представлены последние достижения домашних роботов, демонстрирующие свою мускулатуру!

Как раз в Ичжуане, Пекин, есть такой «тренажерный зал» для роботов-гуманоидов.

Робот здесь первым реализует обучение на беговой дорожке.Можно пробежать 6 км за часВид:

И это всего лишь разминка, после бега все равно придется подниматься по лестнице:

Когда мы выходим на улицу, там тоже организована выделенная полоса для роботов. Они не могут остановиться при температуре 30 градусов:

Время от времени возникают трудности и на сложной местности, такой как газоны и склоны:

Это полноразмерный робот-гуманоид с электрическим приводом, который впервые был запущен в Китае в апреле этого года.Тяньгун, Зависит отПекинский инновационный центр интеллектуальных роботовНИОКР.

Когда он впервые появился, основным направлением деятельности Тяньгуна был антропоморфный бег. Всего за несколько месяцев его способности значительно улучшились.

Помимо бега на беговых дорожках и ходьбы по сложной местности на открытом воздухе, как показано выше, Тяньгун теперь такжеБлагословен большими моделями, может говорить на китайском и английском языках, а также может следовать человеческим инструкциям, чтобы взять предметы.

Недавно в 2024 году должна была состояться Всемирная конференция роботов. Компания Qubits заранее узнала, что на конференции будет представлена ​​усовершенствованная версия «Тяньгун», объединяющая «не только» эти возможности.

Более того, когда придет время, Союз Тяньгун поменяет «жилет», наденет его на руку и модернизирует.большой сустав。

Что касается возможностей развитой версии Tiangong, мы поговорили с главой отдела управления движением Го Ицзе.

42 степени свободы по всему телу, поддерживаемые большими моделями

Список обновленных параметров функции Tiangong следующий:

По сравнению с предыдущей таблицей рост составляет 163см, а вес увеличился с 43кг до 56кг.

Степени свободы всего тела увеличены до 42.По сравнению с предыдущим, количество степеней свободы одной руки увеличилось с 3 до 7, а шея также увеличилась на 3 степени свободы.

△Функциональные параметры Tiangong первого поколения

У Тяньгуна раньше «не было рук», но на этот раз он их тоже установил. Одна рука весит 600 г, имеет 6 степеней свободы, точность тактильного датчика находится в пределах 0,3 Н, а сила захвата одного пальца превышает 1 кг.

Кроме того, Тяньгун также оснащенЧетыре полносценные бинокулярные 3D-камеры со структурированным светом, Высокоточный шестимерный датчик силы, который может обеспечить восприятие окружающей среды на 360 градусов.

Благодаря восприятию окружающей среды Tiangong может адаптироваться к сложной местности, передвигаться по траве, песку, холмам, гравию и справляться с перепадами рельефа в 30 см не является проблемой.

Стабильность при беге также была улучшена, а скорость может достигать 6 км/ч.

Кроме того, еще одним важным обновлением Tiangong является то, что он оснащен большими моделями и имеетВозможности мультимодальной работы。

Теперь вы можете говорить и взаимодействовать с людьми, поддерживая китайский и английский языки.

Он также может следовать человеческим инструкциям по захвату предметов:

[К сожалению, видео нельзя вставить сюда... вы можете проверить его на официальном аккаунте Qubit~]

И это лишь некоторые из них, на Всемирной конференции роботов будет еще больше экспозиций и сюрпризов.

Когда Тяньгун дебютировал, он сосредоточился на индивидуальных способностях антропоморфного бега. Судя по нынешней эволюционной версии в сочетании с сенсорным взаимодействием, можно сказать, что Тяньгун изначально сформировалвоплощенный интеллектформа.

Изучение воплощенного интеллектуального планирования, принятия решений и выполнения задач также в настоящее время находится в центре внимания команды Tiangong.

Создайте воплощенный интеллект

Основываясь на воплощенном интеллекте, который в настоящее время находится на стадии технической реализации, исследовательская группа фокусируется на совершенствовании системы Tiangong.способность зрительного восприятия。

В прошлом Тяньгун ходил в состоянии «слепого зрения», требуя, чтобы подошвы ног проверяли землю. Однако теперь, основываясь на визуальном восприятии, Тяньгун может справляться с большими перепадами местности, заранее предсказывая и поднимая ноги.

Что касается конкретных методов, команда разработала метод самостоятельного развития двигательных навыков, основанный на обучении с подкреплением.Обучение имитации прогнозируемого подкрепления на основе памяти состояний。

Кубиты также применялись ранее. Этот метод сочетает в себе преимущества высокой стабильности традиционных методов с преимуществами сильной генерализации и независимости от среды обучения с подкреплением.

Это не только решает проблему низкой точности позиционирования, вызванную обучением с подкреплением, но также решает проблему плохой адаптивности к неструктурированной среде в методах управления с прогнозированием модели.

Го Ицзе, руководитель подразделения Tiangong Motion Control, также рассказал Qubit, что во время предыдущего обучения команда обнаружила, что некоторые сети могут легко нарушаться из-за дрейфа датчиков во время реальной работы и иногда показывать нестабильное положение. Поэтому был предложен этот метод.

После того, как было выпущено первое поколение Tiangong, команда добавила к нему еще больше во время обучения в последующие месяцы.историческая государственная память, что позволяет ему оценить текущее самосостояние и окружающую среду, тем самым достигая лучших эффектов обобщения.

Го Ицзе также сказал, что в настоящее время воплощенный интеллект должен решить следующее:Действие«Проблемы планирования и выполнения миссии.

Независимо от типа или сложности задач, он может охватывать большинство задач в повседневной работе и жизни человека. Типы задач, которые он может выполнять, увеличиваются, и мозг может решать более сложные и долгосрочные задачи, сотрудничая с ним.

Для реализации сложного планирования миссии он поделился несколькими техническими маршрутами:

Например, роботы Tesla в основном собирают данные, а затем используют их для контролируемого обучения, чтобы научить робота автоматически выполнять действия в относительно одной и фиксированной сцене. Хотя этот метод более эффективен, его способность к обобщению оставляет желать лучшего.

Другой метод — провести обучение обучению с подкреплением в среде моделирования, которое в основном основано на непрерывных пробах и ошибках и самообучении в среде. Основная проблема, возникающая при использовании этого метода, заключается в том, как перейти от среды моделирования к реальной физической сцене. От уровня восприятия до конкретного физического взаимодействия существует большая разница между симуляцией и реальными сценами.

Другой метод — напрямую использовать большую модель для вывода некоторых точек задачи, а затем использовать традиционное планирование движения для выполнения этих задач.

План команды исследований и разработок Tiangong состоит в том, чтобы интегрировать различные методы. Следующим шагом является создание системы.Библиотека мета-навыков：

На данном этапе, я думаю, нам необходимо расширить библиотеку навыков роботов... включая эти методы, каждый из которых можно использовать для решения разных сценариев задач. Таким образом, каждый навык в библиотеке навыков может быть реализован по-разному.

Решите «общую» проблему домашних роботов

Давайте поговорим о компании, стоящей за Tiangong. Qubits также были представлены ранее.

Пекинский инновационный центр интеллектуальных роботов(далее «Инновационный центр»), ранее известный как Пекинский инновационный центр гуманоидных роботов, был основан в ноябре прошлого года совместно с компаниями Xiaomi Robot, UBTECH, Jingcheng Electromechanical, Yizhuang Robot и т. д.

К чему они стремятсяРешите ключевые общие проблемы встроенных интеллектуальных роботов., чтобы не дать отечественной робототехнике повторить процесс простого изобретения велосипеда.

Инновационный центр собрал группу ведущих ученых и инженеров, а также возглавил создание Экспертного комитета инновационного центра и Пекинского альянса индустрии гуманоидных роботов.

Экспертную комиссию инновационного центра возглавляют академик Китайской академии наук Цяо Хун и президент Института общих исследований Чжу Сунчун, председатель Чжиюаньского научно-исследовательского института Хуан Тецзюнь и главный инженер Академии Вэй Ран. информационных и коммуникационных технологий, занимают должности заместителей директора.

В апреле этого года Инновационный центр запустилУниверсальная материнская платформа робота «Тяньгун», платформа с открытым исходным кодом для встроенного интеллектуального оборудования.

Платформа «Тяньгун» может гибко расширять функциональные модули, такие как программное и аппаратное обеспечение, и предоставляет ряд открытых интерфейсов. Научно-исследовательские учреждения и предприятия, связанные с роботами, могут проводить вторичные разработки на основе программных и аппаратных функций родительской платформы «Тяньгун». .

Тогда они объявили, что сосредоточатся на использовании драйверов крупных моделей для изучения универсальной воплощенной интеллектуальной платформы. И теперьМногофункциональная материнская платформа с интеллектуальным телом «Кайу», постепенно всплыл на поверхность и находится в стадии интенсивных исследований и разработок.

Платформа «Кайу» ориентирована наКрупная модель и структура воплощенного интеллекта, уделяя особое внимание ключевым методам мультимодальности, созданию воплощенных приложений интеллектуального моделирования и созданию полной системы цепочек инструментов.

Вокруг «Кайу» строится командаКрупномасштабные наборы данных воплощенного интеллекта, используемый для поддержки обучения и оптимизации мультимодальной крупномасштабной модели визуального языка с более чем 7 миллиардами параметров, а также для реализации взаимодействия роботов с китайским языком, открытых вопросов и ответов, визуального понимания сцены, воплощенных операций и других возможностей.

Планируется выпустить его до конца 2025 года.2 миллиона фрагментов высококачественных данных。

При этом в последнее время появилось много новых разработок в области человекоподобных роботов.

UBTECH сообщил, что на заводе в Криптоне работают гуманоидные роботы; на официальном снимке Tesla видно, что Оптимус вошел на завод, чтобы забрать батареи; Рисунок 02, робот, благословленный OpenAI, был размещен на BMW для работы...

Хотя «Тяньгун» не находится на том же пути, что и они, и в основном решает общие проблемы воплощенного интеллекта, он... не избежал участи шалить.

Понятно, что первоначально он проходит пробное обучение сбору данных в некоторых сценариях, таких как повторяющиеся и скучные задачи по транспортировке и сортировке предметов, а также проведение проверок, поисково-спасательных операций в опасных местах, таких как шахты и строительные площадки...

Всемирная конференция роботов 2024 года состоится в ближайшее время21 августаНа открытии Пекинской зоны экономического и технологического развития семьи, которые с нетерпением ждут усовершенствованной версии «Тяньгун», могут следить за обновлениями. Я слышал, что в инновационном центре будет замечательный стенд, где можно будет увидеть коллективный внешний вид «Тяньгуна». Семейство роботов «Тяньгун», а также будет подфорум~

Еще одна вещь

Зачем позволять роботу бегать по беговой дорожке? Давайте угадаем (собака).

Ответ: Помимо более высоких требований к равновесию, скорость беговой дорожки можно контролировать и ее можно протестировать более точно и объективно; эксперимент, проводимый роботом, требует относительно большого пространства, а беговая дорожка экономит место.