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普渡機器人R2X架構,專用、類人形、人形三類機 器人的完整產(chǎn)品布局

來源:普渡機器人      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/2/8      主題:其他   [加盟]

普渡于2016年成立,以餐飲配送機器人起步。2017即發(fā)布第一款 產(chǎn)品“歡樂送”并進入全球市場。2017-2022陸續(xù)發(fā)布多款商業(yè)服務機器人,并通過與海底撈、呷脯呷脯的 合作拓展市場。截至2023年底,累計出貨量超70,000臺,出貨量國內居首,以23%份額占據(jù)全球商用服務 機器人收入第一。

2024年1月24日,普渡首次提出了 Robot-to-Everything 架構,實現(xiàn)萬物互聯(lián),全場景的智能生態(tài)。普渡開發(fā)了初代類人形機器PUDU D7,五 指靈巧手PUDU DH11以及首款全尺寸雙足人形機器人PUDU D9,率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產(chǎn)品布局。





人形機器人“好用”的關鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關鍵部件,是柔性制造避不開的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關鍵

欠驅動機械手的優(yōu)缺點:節(jié)省空間和重量,不具備完全重復的運動軌跡

欠驅動手硬件集成度高,整體系統(tǒng)簡潔高效、體積小、質量輕,便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任

全驅動機械手的優(yōu)缺點:適合功能性和精細操作較高的場合

具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場合,在工業(yè)場合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現(xiàn),沒有合理的運動學分析控制時,整體的靈活性差

機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個主動自由度

機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現(xiàn)精細觸覺感知,構建全球最大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務

與機器人協(xié)同,對機器人的意圖歸因會影響人機協(xié)作

當人們認為機器人是有意圖的代理時,他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結果,意圖歸因在人機交互中起著至關重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調整人們對機器人意圖的感知

研究人員開發(fā)了人工智能驅動的移動機器人,可以高效地進行化學合成研究

移動機器人系統(tǒng)用于解決探索性化學中的三個主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多

人形機器人大模型相關研究及應用

大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數(shù)據(jù)訓練能力

人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對比

NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標識能力

常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來進行訓練的模型

機器人各部位關鍵技術分析

機器人大腦提高人形機器人的人-機-環(huán)境共融交互能力,支撐全場景落地應用;機器人小腦提升人形機器人非 結構化環(huán)境下全身協(xié)調魯棒移動、靈巧操作及人機交互能力

大模型在機器人領域研究與應用案例匯總

英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語言文本,語音,視頻,以模仿人類運動;阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規(guī)劃,3D目標檢測和動態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機器人純視覺與激光雷達方案比較

純視覺方案:成本低,技術成熟度高,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率高,環(huán)境適應力強,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高
 
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