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機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個主動自由度

來源:中國信息通信研究院      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/1/2      主題:其他   [加盟]

靈心巧手公司推出的Linker Hand靈巧手,是目前性價比G的G自由度 靈巧手產(chǎn)品,具備20個主動自由度。該產(chǎn)品配備了多傳感器系統(tǒng),包括柔性電子皮膚,實現(xiàn)精細觸覺感知。技術創(chuàng)新方面,公司自主研發(fā)了微型諧 波關節(jié)等關鍵技術,大幅提升性能,降低成本。此外,靈心巧手公司還在 構建大的靈巧操作數(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,將為靈巧手的控制和應用提供重要的支持。





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(jié)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(diào)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(qū)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(jié)構化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)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

人形機器人四種環(huán)境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實現(xiàn)測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;

全球主要人形機器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個運行著 VxWorks 實時操作系統(tǒng)的處理器構成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學習型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡

人形機器人絲杠行業(yè)深度報告: 核心傳動精密部件,國產(chǎn)化未來可期,市場規(guī)模249.5億元

人形機器人將實現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規(guī)模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機器人CAGR有望達到182%

人形機器人執(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機

人形機器人靈巧手進行抓取動作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動 驅(qū)動傳導 感知及力 反饋
 
資料獲取
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