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        “手眼腦”協同對機器人上肢操作能力有哪些重要意義?

        來源:長江證券     編輯:創澤   時間:2025/6/21   主題:其他 [加盟]

        以機器人抓取場景為例,抓取和操作物體是完成各種復雜任務的基礎,目前實現穩定的抓取和操作仍然具有挑戰。

        先是視覺感知的局限性,尤其是在復雜環境下,遮擋、噪音和背景復雜性等因素可能 影響視覺感知效果,導致抓取任務失敗。其次是視覺反饋往往無法提供物體的具體物理 特性信息,如材質、剛度、重量等,這也限制了機器人在抓取過程中的準確性和穩定性。 目前可以通過導人觸覺傳感器以解決單視覺感知的局限性,通過在機器人執行器上安裝 觸覺傳感器,可以記錄整個抓取過程中物體的受力變化,為機器人提供豐富的抓取解決 時序數據。通過合適的數據處理和分類器,有效提G機器人在復雜環境中抓取穩定性和 分類準確性。

        同樣僅憑觸覺信息而不具備視覺系統,盡管靈巧手能感知到與接觸物體的受力關系,但 是由于不清楚物體的特征,無法準確判斷機械臂、靈巧手相對操作物體的位置及是否選 擇正確的動作抓取軌跡與區域,亦會導致抓取失敗。

        一個典型的手眼協同能通過視覺做好對靈巧手位置的判斷、動作的規劃及與物體交互策略判定,并能夠根據手的傳感器信息,判斷力的大小方向是否合適,從而大幅提升定向抓取操作的成功率。而人形機器人的上肢操作功能核心為靈巧手的手眼協同,手眼協同的能力決定了人形機器人上肢能力上限。







        機械臂+靈巧手當前能夠完成哪些工作?

        雙手靈巧配合可完成具有生物運動特征的圍巾佩戴任務;靈巧手精準執行酒杯和酒瓶的抓握,雙臂+雙手協同完成倒酒操作;對日常保潔工作的覆蓋,包括在室內場景巡航,針對衛生間、餐桌等場景的保潔操作

        產品智能化升級+充分降本是人形機器人廣泛商業化應用的關鍵問題

        大規模應用場景不足,應用場景直接影響機器人需求的剛性程度;人形機器人機構復雜,制造成本高昂,成本控制有賴于大規模生產的基礎及多方位的技術

        具身智能運行框架:交叉學科發展,包含具身感知、具身想象、具身執行

        具身智能包含具身感知、具身想象和具身執行三個模塊,各學科相對成熟的積累為具身智能進一步發展提供基礎,通過多模型訓練,在多傳感器合作下完成任務執行

        離身智能:第一人稱視角,強調感知與理解環境

        學習方法:旁觀型學習,實踐性學習;擅長領域:智能中表征與計算的部分,主動式感知,執行物理任務;感知方法:被動接受數據,支持與外界交互

        機器人的手指執行器-空心杯電機

        人形機器人手指關節需配備更多小型化且能夠輸出較大力的電機,屬于直流永磁伺服電動機的空心杯電機完美契合人形機器人對應手指關節輕量化,高精度等需求;

        不同類型的行星滾柱絲杠結構

        標準式行星滾柱絲杠是將螺旋運動和行星運動結合在一起,行星滾柱絲杠具有承載能力強,剛度大,精度高,耐磨損,耐沖擊和壽命長等特點

        絲杠與導軌配套使用,實現支撐與機器人轉向

        滾動絲杠可分為滾珠絲杠和滾柱絲杠兩大類,傳動效率較高;導軌與絲杠成套運行,導軌用于實現支撐和導向,導軌種類包括滑動導軌,滾動導軌,靜壓導軌等

        智能機器人的重要核心零部件-諧波減速器

        減速器是常用作原動件與工作件之間的減速傳動裝置,諧波減速器具有體積小,重量輕的優點,因此是智能服務人形機器人的優質選擇

        準直驅電機-大承重關節更優選擇

        在部分承 力較大的關節我們認為大扭矩直驅電機也是不錯的選擇,開發者多采用準直驅電機+低減速比減速器組合來折中

        伺服電機-機器人關節的驅動裝置

        伺服電機是執行機構,可將電壓信號轉化為電機的轉矩和轉速,用來控制伺服電機,指令裝置則是發脈沖或者給速度用于配合驅動器正常工作的

        機器人配件-3D視覺傳感器

        雙目相機法是基于視差原理并利用成像設備從不同的位置獲取被測物體的兩幅圖像;結構光法通常采用特定波長的不可見的紅外激光作為光源

        智能機器人Optimus的靈巧手掌采用空心杯電機+力傳感器的方案

        智能機器人Optimus手掌采用空心杯電機+微型行星齒輪箱+繩驅+蝸輪蝸桿+力傳感器的方案,一只手掌擁有 6(×2)個執行器,11 個自由度,負荷20磅
        資料獲取
        機器人知識
        == 資訊 ==
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