人形機器人技術難點: G精度操作

• 人形機器人目前復雜環境的感知能力和判斷能力不足

• 人形機器人肢體復雜度G,大量電機集成導致控制難度 大,操作精細度差

• 需要準確的力覺信息感應以及力覺控制以提升人形機器 人的運動精度、反應速度、平衡控制

未來解決思路

采用六維力感應器,嵌入人形機器人末端執行器, 實現與環境之間多維交互力、力矩感知,提升力覺感應準確度、響應靈敏度、動態穩定性

在靈巧手指尖增加傳感器或安裝電子皮膚,增強抓取和操作任務中的觸覺反饋

提升運動算法的穩定性,提升控制準確度

人形機器人技術難點: 本體輕量化

• 人形機器人輕量化是必然發展方向,可大幅提G運動的 機動性和工作效率,進而改善操作速度和動作準確度, 同時減輕運動慣性,提G安全性

• 輕量化后的人形機器人效率會更G,所需的執行功能的 難度也可能會降低,有利于推動量產節點的提前、降低 大規模量產的門檻

未來解決思路

從結構輕量化以及材料輕量化兩個方向突破

• 結構拓撲優化: 例如Albert 等對機器人胸部結構采用結構拓撲來實 現輕量化。拓撲優化可實現結構的形狀和與尺寸優化,改變結構材 料的分布狀態,節省材料的同時能使結構形狀與尺寸達到優

• 機器人本體材料優化 : 如采用鎂合金、鋁合金和碳纖維復材等材 料 , 提升機器人機動性、降低能耗

人形機器人技術難點: 缺乏G質量訓 練數據集

• 人形機器人大模型訓練需要大量機器人在真實世界中與 環境交互的數據集,如ChatGPT,有大量的公域數據 可供爬取。但目前現實中的機器人保有量太少,可用于 收集訓練數據的機器人也較少

• 廠商傾向于保護自有數據,造成了數據壁壘,導致機器 人L域數據獲取難度進—步提升

未來解決思路

采用合成數據進行訓練: 由于現實數據較少 , 合成數據被視為解決機器人 L域G質量訓練數據不足、采集效率低下問題的重要途徑。

如英偉達宣布 開源旗下Nemotron-4 340B (3400億參數)模型,可為開發人員提供可擴 展的生成合成數據模型

國家層面/產業內部企業共同建立數據工廠,打造數據集,共享場景數據

先于虛擬仿真環境訓練再應用到實體環境驗證測試,迭代優化