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原标题:中国人形机器人学会跑酷,跳上40公分高台,深度学习技术是关键
关键字:机器人,知乎,人形,障碍物,动态
文章来源:大数据文摘
内容字数:5092字
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大数据文摘授权转载自机器人大讲堂
作者:Jack
5月10日,清华大学交叉信息院MARS Lab尝试在宇树人形机器人(宇树将参与本次2024中国人形机器人开发者大会,点击文末“阅读原文”报名)身上,仅采用一块CPU,机载视觉,和电池动力,让机器人学会了自主跨越栅栏,并能够跳上40公分高台,跳过间隙,完成上下楼梯以及各种动作。
跨栏与不平整地形:40cm高台:跳过间隙:上下楼梯最后摔倒:难点在哪?跑酷作为一种极限运动,对参与者的身体感知、手脚协同控制能力和敏捷性提出了很高的要求。对于机器人来说,跑酷则更是一个巨大的挑战。人形机器人自主跑酷不仅需要机器人平台具有足够的稳定性和灵活性,能够具备运动能力、能量供应、安全性能,以应对如跳跃、攀爬等跑酷过程中的各种挑战,而且需要机器人学习基于视觉且多样化的通用技能,例如配备各种传感器(如视觉传感器、力传感器等)和驱动器(如电机、伺服器等),以实现精准的控制和感知并迅速做出反应。为了适应复杂的场景,这往往还进一步需要人形机器人的控制系统具备足够计算能力,以实时处理传感器数据,并做出快速、准确的决策,同时机器人需要提供灵活的编程接口,以便开发者可以根据
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