加速进化!宇树机器人也能自主洗衣服啦 由国防科技大学和美的集团合作开发的-HumanoidExo(人形外骨骼操控系统):通过可穿戴外骨骼实现可扩展的全身人形操控!(HumanoidExo+HE-VLA)简单说,它像个聪明学徒:外骨骼帮人类示范动作收集数据(类似老师教课),然后AI模型让机器人自己“学懂”并独立执行家务(如抓衣服),能适应新情况,不用实时遥控。类型上,它是AI驱动的“学习型自主机器人系统”,强调从数据中自学决策。 HumaniodExo系统的硬件和软件组成部分: 1、软件部分:HumanoidExo-VLA(简称HE-VLA),有两个关键部件组成:①一个预训练的“视觉-语言-动作”(VLA)模型,用于学习基础的全身运动控制;以及一个强化学习方法,用于确保稳健的全身平衡。②为了应对操控复杂类人技能的挑战,我们利用DexVLA(用于通用机器人控制的带有插件扩散专家的视觉语言模型,该模型由美的、华东师范大学、上海大学研发)来完成 实验中描述的任务。 仅依靠模仿学习直接输出关节位置来 进行全身控制会带来严重的稳定性风险。学习到的轨迹稍有偏差就可能导致跌倒,对机器人及其环境造成灾难性的损害。为了克服这一局限性,利用强化学习来训练一个强大的全身操控控制器。该控制器负责在执行基本速度、偏航率和目标躯干高度指令时保持动态平衡。 2、硬件部分:集成了Mid-360激光雷达,用于获取外骨骼运动里程。为了获取视觉信息,添加了两个腕部摄像头,以捕捉新的操作视角并丰富环境感知。这些摄像头安装在Dexmo力反馈手套上,其安装角度与机器人头部摄像头相同,二者相互配合。 HumanoidExo专为读取人体手臂的所有七个关节而设计。其外骨骼手臂的旋转轴与人体关节的相应轴精确对齐,使外骨骼与人体手臂同构。由于HumanoidExo系统采用角度重映射的关节空间控制方法,我们重新设计了外骨骼的关键参数,以匹配 Unitree G1机器人的臂长。 人形机器人策略学习的一个重大瓶颈是获取大规模、多样化的数据集,因为收集可靠的真实世界数据仍然既困难又成本高昂。为了突破这一限制推出HumanoidExo,这是一个将人体运动转换为全身人形数据的新颖系统。 #机器人 #国产机器人 #智能机器人 #宇树机器人 #宇树科技
00:00 / 02:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞31
00:00 / 01:15
连播
清屏
智能
倍速
点赞1282
00:00 / 00:41
连播
清屏
智能
倍速
点赞62
00:00 / 01:07
连播
清屏
智能
倍速
点赞3
00:00 / 00:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞119
00:00 / 01:47
连播
清屏
智能
倍速
点赞94
00:00 / 01:39
连播
清屏
智能
倍速
点赞450
00:00 / 01:36
连播
清屏
智能
倍速
点赞11
00:00 / 05:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞7