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BMX运动智能AI自行车机器人小轮车自主学习算法进化黑科技术 #机器人 #快递机器人 #bmx #自行车机器人 #智能机器人 当一辆自行车无需人手操控,就能蹦跳着跃上平台、抬起前轮单轮行驶,甚至连贯完成特技动作时,你或许会以为是特效加持 —— 但这正是机器人与人工智能研究所(RAI Institute)研发的 “超移动载具”(UMV)的真实表现。这款融合了 AI 与机械工程的自主机器人自行车,不仅打破了人们对两轮交通工具的认知,更以 “运动智能” 为核心,勾勒出未来移动机器人的发展蓝图。 UMV 的惊艳表现,源于其精妙的硬件设计与前沿的 AI 算法。从结构上看,它采用轻量化碳纤维车架,整车重量仅 15 公斤,却能爆发出超越专业小轮车骑手的弹跳力。车身核心在于 “大脑与肌肉” 一体化模块:上方的可活动机械臂集成了车载计算机、高能电池与定制化驱动系统,既像人类的躯干一样协调平衡,又能像弹簧般实现能量储存与释放 —— 进行蹦跳动作时,机械臂快速上扬预载能量,再猛地拉动车身腾空,落地时精准伸展缓冲,让 15 公斤的车身能轻松跳起 30 厘米,连续 10 次上下高台的成功率高达 98%。 相较于传统两轮机器人,UMV 的核心突破在于抛弃了依赖陀螺仪的平衡模式,转而采用强化学习算法实现自主控制。这种学习方式酷似人类的成长过程:系统通过数千次模拟训练与两万次真实场景调试,在成功完成动作时获得 “奖励”,失败时积累经验,逐渐摸索出平衡车身、转向、控制速度的最优策略。无需手工编写复杂控制代码,AI 就能自主掌握原地定车、倒车、连续特技等难度动作,甚至能根据地形调整姿态,平稳着陆高难度跳跃,最长定车时间可达 5 分钟,展现出媲美运动员的精准操控力。 RAI 研究所的研发团队表示,UMV 的设计初衷是展示 “运动智能”—— 让机器既具备车轮的高效移动能力,又拥有腿式机器人的灵活适配性。这一技术突破已引发多个行业的关注:在物流领域,UMV 的地形适应能力可赋能配送机器人,使其轻松跨越台阶、路沿石等障碍,解决 “最后一公里” 配送难题;在工业巡检中,其小巧灵活的身形与自主平衡能力,能让机器人进入狭窄空间或崎岖厂区,完成设备检测任务;在抢险救援场景中,轻量化与高机动性的结合,可让机器人快速穿越灾害现场传递物资,降低人员风险。 目前,UMV 已从技术原型向实用化迈进。研发团队正与物流企业合作,将其核心技术迁移至小型化配送机器人。
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