00:00 / 00:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
Codeye1周前
擎天柱跑步进入里程碑时刻 意义远超“机器人会跑步”本身。 标志着特斯拉的整体系统能力,特别是“视觉-动作”统一架构的成熟。 1. 从“行走”到“跑步”的质变: 动态平衡的跃迁 判断非常准确,4-8 mph的“慢跑”与快速行走有本质区别: 行走:始终有至少一只脚接触地面,是一个静态平衡或准静态问题,相对稳定。 跑步:存在“腾空期”,双脚同时离地。 引入动态平衡的极高要求。 机器人在空中调整姿态,单脚落地的瞬间精确吸收冲击力,卸掉动量以保持躯干稳定。 这需要预测控制而不仅仅是反应控制。 2. 硬件作为基石: 高带宽执行器的胜利 您提到硬件承载了大部分负载,这是关键。 这种动态运动对硬件提出了极高要求: 力量-速度特性: 执行器需要在高速度下仍能输出足够扭矩, 以快速调整腿部和躯干姿态。 能量效率“能量最优运动”至关重要。 笨拙的跑动会迅速耗尽电量,而Optimus演示中相对流畅的步态,暗示其底层控制器已将能耗作为优化目标之一。 3. 软件与AI: “模仿”到“涌现”的统一栈是最核心的部分。 对训练管道的推测极有可能是正确的: 模仿学习:为机器人提供“像人一样跑步”的初始蓝图和基本动力学模式。 这就像请了一个世界冠军当教练,传授基本动作。 强化学习: 在模拟环境中进行海量试错,让机器人学习在失去平衡时如何恢复,在不同地面上如何调整步态。 通过奖励函数(稳定性、准确性、能效)来锤炼和优化从模仿中学到的技能。 “视觉-动作”栈的成熟信号: 跑步行为证明特斯拉已经能够: 将判断地面情况; 状态估计(判断自身姿态和速度) 规划(决定下一步踩在哪里) 控制(精确执行关节动作) 几个模块紧密地整合在一起,并以极低的延迟(毫秒级)运行。 不再是割裂的模块,而是一个端到端的智能系统。 结论: 能力堆叠的“拐点”已至“The slope just changed.” 增长斜率已经改变 这意味着一套高效的“技能传输管道”已经打通。 一旦基础架构成熟,增加新技能的成本会急剧下降,速度会急剧上升。 下一步可预见的能力: 上下楼梯、 小跑跨越障碍物、 在光滑地面上保持平衡、 搬运重物时的步态调整等。 视为在“跑步”这个动态平衡技能基础上的变体和扩展。 总而言之,这次演示不仅仅是展示了一个新技能。 展示特斯拉能够高效、规模化地“教会”机器人复杂技能的系统性能力。#擎天柱 #丁丁猫亲子创客 #特斯拉
00:00 / 07:45
连播
清屏
智能
倍速
点赞19
00:00 / 00:46
连播
清屏
智能
倍速
点赞38
00:00 / 00:54
连播
清屏
智能
倍速
点赞8
00:00 / 00:59
连播
清屏
智能
倍速
点赞14