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國產人形機器人突破！教會人形機器人如何像人類一樣移動

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國產人形機器人突破！教會人形機器人如何像人類一樣移動

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與遠在大洋彼岸的特斯拉機器人使用相同的訓練設備 ， Humanoid Robot(上海)有限公司正在使用Xsens動作捕捉系統和ai訓練人形機器人模仿人類運動 ， 執行復雜任務 。

關鍵要點:
人形機器人市場正在快速擴張:人形機器人市場將在未來大幅增長 ， 據統計數據推算該市場將從2023年的13.2億美元增長到2035年的約380億美元 ， 這顯示出人形機器人市場強勁的增長趨勢 。
機器人精度的進步:由于運動捕捉技術和人工智能學習算法的獨特串聯 ， 現代人形機器人越來越多地以高精度模仿人類運動 。
動作捕捉技術的作用:動作捕捉技術被用于通過實時捕捉和復制人類運動來精確訓練機器人 。
Humanoid Robot公司的成功:通過利用Xsens運動捕捉技術 ， 提高機器人精度和各種工業任務的能力 ， Humanoid Robot公司在人形機器人開發與制造方面表現出色 。
機器人技術中的人工智能和可擴展性:AI與Xsens可擴展運動捕捉相結合 ， 使機器人能夠從人類數據中學習 ， 適應不同的環境 ， 并不斷提高性能 。
人形機器人技術的發展與重大進展
機器人一詞最早是由捷克作家卡雷爾·恰佩克在20世紀20年代引入的 ， 用來描述看起來和行動像人但僅用于從事繁重勞動的個體 。 在最近的歷史中 ， 無論是在科學還是科幻小說中 ， 人類的思維都被機器人迷住了 。 我們追求創造模仿或超越人類能力的機器來完成任務 ， 無論他們的結構簡單或復雜 ， 這已經給我們帶來了很大的進步 。

人形機器人行業是2024年增長最快的行業之一 ， 截至目前 ， 其市場份額高達13.2億美元 ， 預計將在2035年達到380億美元 。 特斯拉、Ubitech、英偉達(Nvidia)、波士頓動力(Boston Dynamics)等主要公司一直在向我們展示他們的智能機器人 ， 這些鮮活的案例迅速彌合了曾經被認為是科幻小說中的情節和今天的現實世界 。
在不久的將來 ， 機器人有望執行更加廣泛的任務 ， 從疊衣服到操作復雜的機器 。 雖然家務助理和機器人急救人員仍在開發中 ， 但科幻和現實之間的差距正在逐步縮小 。 這些機器人變得更加直觀、適應性更強、更像人類 。
現代人形機器人不僅更接近人類 ， 而且還能非常精確地模仿人類的動作 。 這種快速進步的關鍵是它們能夠通過通常被稱為人類影子的過程實時向人類學習 。 動作捕捉技術在這一過程中起著至關重要的作用 。 它是這樣工作的:一個人多次執行任務 ， 而他運動的每個細節都使用動作捕捉技術仔細捕捉 。 在遠程操作的過程中 ， 機器人在人旁邊執行相同的操作 ， 通過記錄的運動數據學習如何移動 ， 并使用人工智能和深度學習 ， 引發未來移動的所有可能選項 。 通過分析人類運動的數據 ， 可以訓練這些機器人提高它們的靈活性和協調性 ， 使它們為現實世界的應用做好更充分的準備 。
【國產人形機器人突破！教會人形機器人如何像人類一樣移動】為了制造能夠模仿人類行為的人形機器人 ， 該公司選擇了Xsens運動捕捉訓練和改進機器人動作的技術 。 這種合作使該公司取得了重大進展 。
精確運動數據的重要性

數據精度在訓練人形機器人時至關重要 ， 因為它直接影響機器人精確復制人類運動的能力 。 即使是運動數據中的微小錯誤也可能導致錯誤處理或損壞機器人 ， 特別是需要精細運動技能的任務或機器人與人類的交互 。 初始數據中的任何不準確都會加劇學習中的錯誤 ， 導致低效或不精確的操作 。 考慮到這一點 ， 在測試了幾個備選方案后 ， Humanoid Robot公司選擇了Xsens慣性運動捕捉系統+Manus Metaglove動捕手套的解決方案來完成這項任務 。 正如團隊解釋的那樣:
“我們測試了許多不同的動作捕捉解決方案 ， 包括光學和慣性的 。 光學解決方案有空間限制的問題 ， 所以我們想使用慣性運動捕捉 。 慣性系統存在漂移問題 ， 即運動數據與真實運動不完全一致 。 Xsens是唯一沒有數據漂移問題的慣性解決方案 。 ”
這些機器人目前正在接受各種任務的訓練 ， 比如處理小物體和精確行走 。 機器人能力的一個證明是它在物體識別和轉移方面的精細工作:“我們可以控制機器人完成從大豆中挑選紅豆的精細工作 。 ”
人工智能和動作捕捉:完美的伙伴關系
人形機器人學習過程的第二個關鍵方面是人工智能 。
正如Humanoid Robot公司所指出的那樣 ， 動作捕捉和人工智能技術被協同使用 ， 使機器人具有人類移動、與環境互動、自主決策、感知、識別和智能響應外部刺激的能力 。
AI使用動作捕捉的數據創建模型 ， 幫助機器人學習如何與周圍環境互動 。 這個過程的一個關鍵組成部分是為訓練建立一個大的數據池——涵蓋廣泛的運動模式、反應和解決問題的技巧 。 Xsens允許多名穿著Xsens套裝的工人同時執行任務 ， 從而實現了無限的可擴展性 。 這些任務然后被人形機器人捕獲和復制 ， 同時創建一個豐富的數據基礎 ， 使機器人能夠適應和應對不同的情況 。

通過使用Xsens擴展數據收集 ， 機器人可以非常準確地模仿人類的行為 ， 同時動態地適應不同的環境和任務 。 此外 ， AI通過從錯誤中學習來優化這種運動數據 ， 從而在沒有人工干預的情況下實現持續改進 。
正如Humanoid Robot公司解釋的那樣 ， ai通過自動標注收集的數據來進一步簡化其流程 ， 從而顯著提高了訓練程序的效率 。 人工智能和Xsens的高精度動作捕捉相結合 ， 使該公司能夠有能力推動可能性的邊界 。

展望未來:迎接機器人化的到來Humanoid Robot公司將人形機器人視為跨行業的變革性力量 。 “人形機器人有非常大的潛力 ， 未來在工業、商業 ， 最終在消費端都會有巨大的需求 。 例如 ， 許多國家目前面臨人口老齡化和勞動力不足的問題 。 未來的人形機器人可以很好地解決這些問題 ， 它還可以創造更多新的就業機會 ， 形成新的工業革命 。 ”該公司預測 ， 機器人不僅會填補勞動力缺口 ， 還會創造新的就業機會 ， 徹底改變整個行業 。

實現這一未來愿景首先要教會機器人如何變得更像人類 ， Xsens運動捕捉技術在動畫和醫療保健等領域有典型用途 ， 如今在教會機器人如何像人類一樣移動方面同樣發揮著重要作用 。 Xsens憑借其高精度、可擴展性、實時數據處理和在任何環境下捕捉的高自由度 ， 滿足了訓練人形機器人的工具的所有關鍵要求 。
Humanoid Robot公司與Xsens的合作凸顯了高級動作捕捉在塑造未來人形機器人運動方式方面的潛力 。 結合AI ， Xsens運動捕捉技術正在幫助該公司在實現人類長期以來的雄心——按照我們自己的形象制造機器人——方面取得巨大進展 。

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