近日,優(yōu)艾智合-西安交大具身智能機器人研究院公布人形機器人矩陣,其中輪式人形機器人“巡霄”首次亮相。
“巡霄”集成移動導(dǎo)航、操作控制與智能交互技術(shù),具備跨場景泛化能,適用于家庭日常服務(wù)、電力設(shè)備巡檢、半導(dǎo)體精密操作及倉儲智能分揀,可完成清掃安防、故障排查、無塵搬運、物資調(diào)度等多樣化任務(wù),推動產(chǎn)業(yè)與家庭場景的智能化升級,標(biāo)志著具身機器人多模態(tài)任務(wù)執(zhí)行進(jìn)入新時代。
推動場景落地的具身智能體
“巡霄”的誕生,源于對復(fù)雜場景需求的系統(tǒng)性重構(gòu)。
以電力巡檢運維場景為例,傳統(tǒng)機器人需針對不同設(shè)備定制專用執(zhí)行器,導(dǎo)致泛化性低、部署成本高,而“巡霄”靈巧操作架構(gòu),依托智能軌跡規(guī)劃,可直接復(fù)用常規(guī)工具完成操作任務(wù),單機無需硬件改造即可覆蓋多元場景,既突破執(zhí)行器功能邊界,又通過工具復(fù)用實現(xiàn)跨場景柔性遷移,為行業(yè)智能化提供高適應(yīng)性解決方案。
立足行業(yè)場景需求,“巡霄”創(chuàng)新采用“智能調(diào)度+集群協(xié)作”架構(gòu),實現(xiàn)跨領(lǐng)域的自適應(yīng)協(xié)同能力。對于終端用戶而言,其通過動態(tài)路徑規(guī)劃與多機聯(lián)動的融合,以類人群智化方式完成復(fù)雜場景任務(wù),貫通作業(yè)流程全鏈路,同時大幅降低環(huán)境適配及人力協(xié)調(diào)成本。集群智能系統(tǒng)進(jìn)一步拓展了“巡霄”的服務(wù)邊界,使其能夠高效覆蓋工業(yè)制造、物流倉儲等多元化場景。
多態(tài)高效配合
基于VLM多模態(tài)大模型與MoE混合專家架構(gòu),整合多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)及"Data Ocean"海量真實場景數(shù)據(jù)集,“巡霄”實現(xiàn)對復(fù)雜場景的精準(zhǔn)感知與通用指令解析,并通過端側(cè)具身模型完成實時控制與質(zhì)量在線評估。其融合行業(yè)知識圖譜構(gòu)建的Agent應(yīng)用平臺,覆蓋工業(yè)智造、設(shè)備巡檢等泛化場景。
在"一腦多態(tài)"框架下,通過強化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)等算法構(gòu)建MAIC(Mobile AI Comprehension)智能中樞,形成視覺語義感知-行為決策-關(guān)節(jié)控制的端到端執(zhí)行鏈路,同時搭載多模態(tài)傳感融合系統(tǒng),實現(xiàn)立體環(huán)境感知、柔性操作及多形態(tài)移動能力。
多態(tài)全域?qū)Ш?/strong>
“巡霄”創(chuàng)新搭載高精度3D SLAM融合導(dǎo)航系統(tǒng),通過多線激光雷達(dá)與深度視覺協(xié)同建模,實現(xiàn)大尺度復(fù)雜場景的厘米級實時三維建圖與動態(tài)路徑規(guī)劃。其底盤系統(tǒng)基于3D SLAM技術(shù)構(gòu)建全域立體語義地圖,可精準(zhǔn)識別臺階、斜坡、鏤空地面等多態(tài)地形特征,結(jié)合全向運動控制算法,在密集障礙、人機混流等復(fù)雜環(huán)境下實現(xiàn)超高的避障成功率和±0.5cm的定位精度。該技術(shù)已在工業(yè)倉儲高位貨架區(qū)、地下管廊多維通道等場景完成驗證,動態(tài)避障響應(yīng)速度達(dá)毫秒級。
全域協(xié)同控制
“巡霄”構(gòu)建"底盤-機械臂-靈巧手"三維協(xié)同控制架構(gòu),通過多模態(tài)感知與協(xié)同決策框架,實現(xiàn)移動、操作系統(tǒng)的動態(tài)適配。底盤行進(jìn)間實時協(xié)調(diào)機械臂軌跡,結(jié)合靈巧手力覺反饋閉環(huán),保障動態(tài)位移中毫米級操作精度。其突破性時空同步算法打通關(guān)節(jié)控制、環(huán)境感知與運動規(guī)劃鏈路,賦予行進(jìn)-抓取-避障的同步執(zhí)行能力,顯著提升復(fù)雜工業(yè)場景中多模態(tài)任務(wù)的流暢性與可靠性,滿足多樣化作業(yè)需求。
集群自主進(jìn)化
“巡霄”構(gòu)建分布式群體智能系統(tǒng),通過邊緣計算節(jié)點的知識共享與經(jīng)驗遷移機制,實現(xiàn)與“天演”系列機器人矩陣系列下多機協(xié)同能力的持續(xù)迭代。
其群體強化學(xué)習(xí)模型可在任務(wù)執(zhí)行中自主優(yōu)化路徑規(guī)劃、資源分配策略,使機器人集群在倉儲分揀、產(chǎn)線巡檢等場景中展現(xiàn)出類生物群落的涌現(xiàn)智能特性。
推動具身機器人全域落地
“巡霄”通過“技術(shù)底座-場景解析-生態(tài)協(xié)同”三位一體創(chuàng)新范式,重新定義具身智能的產(chǎn)業(yè)落地路徑。其模塊化架構(gòu)設(shè)計打破傳統(tǒng)機器人場景定制的局限性,以統(tǒng)一技術(shù)基座支撐工業(yè)制造、能源運維、消費服務(wù)等全場景需求,大幅降低多行業(yè)智能化改造的邊際成本。
通過與“天演”矩陣機器人系統(tǒng)的能力互補及數(shù)據(jù)共享,巡霄正在構(gòu)建跨場景、跨終端的具身智能網(wǎng)絡(luò),推動工業(yè)生產(chǎn)從單點自動化向全域自主化躍遷。
未來,隨著MAIC生態(tài)的完善與行業(yè)數(shù)字孿生體系的深度融合,巡霄將持續(xù)釋放“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)的乘數(shù)效應(yīng),為人機共融的智能社會提供可進(jìn)化、可擴展的基礎(chǔ)設(shè)施支撐
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