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LGGY-BL22X型具身智能機器人實訓(xùn)設(shè)備
品牌：理工偉業(yè) 咨詢電話：010-82827827 82827835
一、產(chǎn)品概述
具身智能作為人工智能技術(shù)與機器人技術(shù)深度融合的前沿領(lǐng)域，代表了未來智能系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。本方案中的系列產(chǎn)品，在結(jié)構(gòu)上，主要由機器人（如七軸協(xié)作機械臂、移動機器人）、視覺感知系統(tǒng)、語音交互模塊、中央運算單元組成。在功能上，通過在中央運算單元內(nèi)部署如DeepSeek等前沿的大模型技術(shù)，以及力控反饋、人機交互等技術(shù)，使其能夠理解復(fù)雜的指令，進行邏輯推理，判斷用戶的真實意圖，從而自主規(guī)劃并執(zhí)行相應(yīng)任務(wù)，這也是具身智能機器人與傳統(tǒng)機器人的根本區(qū)別。
該系列產(chǎn)品，不僅可以滿足用戶的科研、開發(fā)需求，還可以為智能制造、醫(yī)療服務(wù)和商業(yè)服務(wù)等場景提供全新的解決方案。
1.輪式人形機器人
人形機器人由仿生雙臂系統(tǒng)、多模態(tài)感知單元，以及中央運算單元構(gòu)成，并通過全向移動底盤實現(xiàn)自主導(dǎo)航。在仿生雙臂系統(tǒng)中，內(nèi)置了電子皮膚和力傳感器，以便于用戶開發(fā)基于本體感知的雙臂動態(tài)防碰撞算法，且雙臂采用七自由度仿生關(guān)節(jié)，能夠模擬人類上肢“肩-肘-腕”運動鏈的靈活性。該雙臂構(gòu)型適用于多類場景應(yīng)用，比如完成倒水、疊衣服等家庭服務(wù)，或從事工業(yè)生產(chǎn)、水果采摘等行業(yè)應(yīng)用?？偟膩碚f，該產(chǎn)品是一款深度融合仿生學(xué)設(shè)計、高自由度控制與具身智能技術(shù)的先進科研平臺，支持面向復(fù)雜環(huán)境實驗、動態(tài)環(huán)境交互及跨模態(tài)人機協(xié)作等場景開展研發(fā)工作。
2.智能服務(wù)機器人
智能服務(wù)機器人融合了移動機器人的自主導(dǎo)航能力與七軸人形手臂的高度擬人化能力，可以面向服務(wù)場景開展豐富的應(yīng)用。在結(jié)構(gòu)上，采用中央運算單元進行推理與決策，并通過配備的深度視覺系統(tǒng)、麥克風(fēng)陣列及激光雷達構(gòu)成多模態(tài)環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)，可以感知人體位置、距離、手勢動作、聲音特性等多種信息，從而實現(xiàn)與用戶的高度自主交互。產(chǎn)品適用于展廳講解、商超導(dǎo)覽、校園接待等應(yīng)用場景。
3.雙臂協(xié)同柔性制造平臺
該平臺主要面向生產(chǎn)制造場景。通過采用雙臂控制系統(tǒng)，以及部署在中央運算單元內(nèi)的多模態(tài)大模型的智能分析能力，實現(xiàn)對復(fù)雜作業(yè)場景的分析推理與決策，最終精準執(zhí)行各項任務(wù)。在實際操作中，用戶可以根據(jù)具體需求選擇不同類型的末端執(zhí)行器，比如吸盤、夾爪、靈巧手，結(jié)合大模型的學(xué)習(xí)和推理能力，可以不斷優(yōu)化雙臂的運動方式，逐步提升系統(tǒng)的作業(yè)效率與準確性。該平臺可應(yīng)用于零部件裝配、上下料、良次品分揀等多種柔性制造工序。
4.具身智能開發(fā)平臺
平臺以一臺人形機器人的上半身為主體結(jié)構(gòu)，通過將其安裝在操作平臺上，可以面向生產(chǎn)或生活場景，以高度擬人的形態(tài)開展多樣化的應(yīng)用，為具身智能的前沿研究開辟了全新的創(chuàng)新平臺。平臺通過深度相機實時獲取作業(yè)區(qū)域內(nèi)的三維信息，結(jié)合內(nèi)置的中央運算單元，以及部署的大模型技術(shù)，能夠準確識別物體的形狀、位置和姿態(tài)，從而控制雙臂進行高精度的仿人作業(yè)。除此之外，該系統(tǒng)還內(nèi)置強化學(xué)習(xí)算法，并配置遙操作系統(tǒng)，可用于協(xié)同控制算法、多模態(tài)感知與決策、自主進化等具身智能領(lǐng)域的先進算法開發(fā)與驗證。
二、產(chǎn)品功能和特點
1.具身智能與自主決策
本方案的相關(guān)產(chǎn)品，均采用自研的七軸人形手臂，通過和視覺、語音、傳感器等技術(shù)的深度融合，構(gòu)建了“環(huán)境感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)，形成多模態(tài)環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)。所有產(chǎn)品均部署大模型技術(shù)，可以理解用戶的復(fù)雜指令，推理出真實意圖，并最終做出決策和反饋。例如，在工業(yè)分揀場景中，用戶可以發(fā)出如“把桌上的螺絲刀放到貨架上的藍色盒子里”的語音指令，系統(tǒng)收到該指令后，進行如下推理：抓取目標（螺絲刀）、目標位置（桌上）、放置位置（藍色盒子）、放置位置坐標（貨架），然后，通過視覺系統(tǒng)的協(xié)同，自主生成該任務(wù)的分步驟指令，準確完成相關(guān)任務(wù)。同時，在任務(wù)執(zhí)行過程中，可以融合視覺、觸覺、位置等環(huán)境信息，不斷優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行效率。
2.雙臂協(xié)同控制
雙臂系統(tǒng)選用了自研的七軸人形手臂，完全開放底層源代碼，支持二次開發(fā)，同時具備廣泛的運動范圍和高度的運動精確度，能夠模擬人類手臂的大部分自然動作。
在控制方面，采用了一控二的協(xié)同控制系統(tǒng)，即一個控制器控制兩臺手臂，該方式可以有效的實現(xiàn)雙臂協(xié)同與沖突規(guī)避，同時通過強化學(xué)習(xí)算法動態(tài)分配任務(wù)優(yōu)先級。比如，給機器人規(guī)劃疊衣服的任務(wù)時，系統(tǒng)可以快速給出最優(yōu)動作規(guī)劃，還能避免雙臂“打架”的情況，配備的電子皮膚則讓雙臂系統(tǒng)在工作時，及時感知周圍環(huán)境的變化，結(jié)合大模型的決策能力，實時調(diào)整運動路徑和姿態(tài)，實現(xiàn)更加精細的操作。
3.強化學(xué)習(xí)與自主進化
通過分層強化學(xué)習(xí)框架與跨場景遷移學(xué)習(xí)機制，賦予具身智能機器人持續(xù)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力。比如機器人在執(zhí)行“幫我拿水過來”這個動作時，用戶可以使用強化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機器人，將識別任務(wù)（尋找水杯）、移動任務(wù)（移動到目的地）、抓取任務(wù)（采用合適的角度和姿態(tài)拿水杯）進行任務(wù)分解與策略分層，縮短訓(xùn)練周期。而通過持續(xù)學(xué)習(xí)與環(huán)境交互后，機器人則可以動態(tài)優(yōu)化自身行為模型，完成自主進化，快速適應(yīng)多種復(fù)雜應(yīng)用場景，構(gòu)建具身智能模型。
強化學(xué)習(xí)與自主進化的結(jié)合將推動人形機器人向“通用智能體”發(fā)展，實現(xiàn)完全自主決策。
4.多模態(tài)感知與融合
機器人配置了豐富的傳感器，如深度視覺、語音識別、激光雷達、超聲波測距、電子皮膚、觸覺反饋等，構(gòu)建了一個完善的機器人環(huán)境感知系統(tǒng)。在具體應(yīng)用上，機器人內(nèi)部安裝的語音識別模塊，支持聲音檢測、智能語音識別、聲源定位等功能；機器人頭部和軀干的的深度視覺系統(tǒng)，可以實現(xiàn)語音、手勢、表情、物料、零部件等多種交互信息和產(chǎn)品信息的收集。通過搭載的中央運算單元，機器人在人機交互過程中，可實現(xiàn)自然語言指令解析，從而引導(dǎo)機器人執(zhí)行指定動作，開展人機協(xié)作、語音控制等AI實踐。
三、技術(shù)架構(gòu)
具身智能機器人通過多模態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)、中央運算單元、雙七軸手臂、AI大模型和多類自主學(xué)習(xí)算法的有機融合，構(gòu)建了包含“感知-認知-執(zhí)行-學(xué)習(xí)”四層架構(gòu)的智能模型。
1.物理感知層
物理感知層作為具身智能機器人的輸入層,通過多模態(tài)傳感器實時捕捉環(huán)境信息，以此來作為機器人進行認知與自主決策的依據(jù)。
2.決策認知層
決策認知層依托多模態(tài)大模型為具身智能機器人提供全面的感知和認知能力。多模態(tài)大模型通過理解和分析物理感知層反饋的視覺、觸覺、語音等環(huán)境感知數(shù)據(jù)，推理出類似人類行為的動作模型。
3.行動執(zhí)行層
行動執(zhí)行層主要由高自由度的七軸人形手臂和全向活動的移動底盤兩部分組成，這些機器人硬件設(shè)備能夠根據(jù)決策認知層下達的子任務(wù)指令和各種動作模型，實現(xiàn)如人類活動的各種行動能力。
4.學(xué)習(xí)反饋層
學(xué)習(xí)反饋層通過與其他層級之間的協(xié)同工作，構(gòu)建了以強化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)等算法網(wǎng)絡(luò)為主的優(yōu)化閉環(huán)。通過自主學(xué)習(xí)的算法網(wǎng)絡(luò)，具身智能機器人在實際環(huán)境中能夠不斷進行試錯和學(xué)習(xí)，根據(jù)環(huán)境的反饋信息來調(diào)整動作規(guī)范，以最大化累積獎勵為目標，實現(xiàn)對推理與決策過程的優(yōu)化和改進。
四、應(yīng)用方向
1.科研場景人機協(xié)作
2.商業(yè)服務(wù)機器人
3.智慧農(nóng)業(yè)機器人
4.家居服務(wù)機器人