2024年1月,斯坦福大学团队在社交媒体上发布了与谷歌DeepMind团队合作研发的双臂机器人Mobile ALOHA,该机器人具备炒菜和做家务的能力。不久后,特斯拉也展示了机器人执行折叠衣物等复杂任务的视频,引发了人们对通用人形机器人时代的畅想。
如今,人形机器人的决策和执行能力正在逐步接近人们的设想。今年或将成为人形机器人应用的元年。那么,这些机器人是如何进行复杂操作的呢?答案在于多种AI训练方法,这些方法实现了机器人的运动控制和环境交互。通过对机器人的AI训练,可以提升其“智能”,使其能够准确执行动作并与环境进行交互。目前,比较主流的五种AI训练方法是:虚拟仿真、动作捕捉或遥操作、模仿学习、VLM+小模型和VLA。
每种方法都有其优缺点,各家公司通过尝试和结合多种训练方法,以找到最适合的AI路径。
通过这些多样化的训练方法,机器人正逐步实现过去设想中的复杂操作,并推动人形机器人技术不断前进。
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