· 语义理解与决策:大语言模型赋予机器人理解人类自然语言指令的能力,例如通过指令调整清洁模式或规划复杂任务流程。
· 多模态感知融合:视觉-语言-动作(VLA)模型整合传感器数据(如视觉、触觉),使机器人能动态适应环境变化,如识别地面材质调整步态。
· 训练优化:大模型设计强化学习的奖励函数,加速机器人技能学习效率。
· 物理验证场景:机器人在真实环境交互产生的数据(如抓取力度反馈、环境障碍信息),可修正大模型的“幻觉”问题,提升决策可靠性。
· 跨*域数据生成:商超、仓储物流、工业、医疗、科研教育等场景的实操数据为大模型提供稀缺训练样本,推动通用能力进化。
具身智能机器人开发平台参数:
尺寸:600 x 664 x 1800 mm;
臂展:1710 mm;
总自由度:2 + 1 + (7+1)x 2 = 19 DoF;
电池容量:48V 60AH;
单臂自由度:7 DoF(不含夹爪);
升降范围:0.5 ~ 1.7 m;
*大速度:1.5 m/s;
系统环境:Ubuntu + Docker;
外骨骼配置:双臂七轴同构;
具身智能机器人本体五大核心模块全部开放:
底层源码开放;
支持力位混控;
7 DOF 机械臂探索更多操作空间;
智能线控底盘;
非线性矫正二指夹抓;
伺服升降平台;
多模态感知;
具身智能机器人开发平台软硬件*体协同:
轮式半人型具身智能机器人设计适配多种场景,助力快速落地;
开发者工具包支撑集成商二次开发,助力场景落地;
外骨骼遥操作系统提供更丝滑、精准与舒适的操作体验;
可视化操作面板实现多视角遥操作画面超低延时监看;