网站建设服务费如何做会计分录,备案期间能否做网站解析,关于网站建设的文章,住房和城乡建设报名网站在近期的 OpenLoong 线下技术分享会 上#xff0c;松应科技联合创始人张小波进行了精彩的演讲#xff0c;深入探讨了仿真技术在机器人智能化发展中的关键作用。他结合行业趋势#xff0c;剖析了现有仿真平台的挑战#xff0c;并描绘了未来理想仿真系统的设计理念与实现路径…在近期的 OpenLoong 线下技术分享会 上松应科技联合创始人张小波进行了精彩的演讲深入探讨了仿真技术在机器人智能化发展中的关键作用。他结合行业趋势剖析了现有仿真平台的挑战并描绘了未来理想仿真系统的设计理念与实现路径。本文基于张小波的演讲内容整理希望能为关注具身智能和机器人训练的从业者与爱好者提供启发。 下面是对张小波先生演讲的整理 在正式开始之前我想先问大家一个问题你们看过《终结者》吗对于80年代或90年代初的观众而言这部电影可能承载着许多童年回忆。我本人是《终结者》和《变形金刚》的忠实粉丝而近年来机器人技术的发展使得“赋予机器人实体智能”这一概念逐渐成为现实即如今广泛讨论的“具身智能”。我们对未来人形机器人的憧憬正是希望它们能达到类似科幻作品中的智能水平。 我是张小波松应科技的联合创始人。今天我将从产品设计的角度探讨仿真技术在机器人智能化过程中的作用。具体而言我将回答以下几个核心问题
为什么需要仿真仿真技术在机器人研发中的核心价值是什么仿真需要具备哪些能力未来的仿真系统应如何设计以满足不断增长的需求 机器人的智能化以数据为燃料 机器人要实现真正的智能化首先需要理解其核心任务——即如何自主感知环境并做出决策。
以人类为例我们依赖眼睛、耳朵和皮肤等感官获取信息然后通过大脑处理这些信息以决定下一步行动——例如微笑、皱眉或挥手。同样未来的机器人也必须具备类似的感知能力通过传感器收集环境数据并利用智能算法进行分析从而做出合理决策。 近年来波士顿动力等企业展示了大量令人惊叹的机器人动作例如跑步、跳跃、翻越障碍等。然而这些演示多在固定场景下进行尽管技术先进但尚未广泛应用于实际商业场景。要使机器人真正走向制造业和服务业它们必须具备更强的环境适应能力实现与真实世界的交互并基于物理感知进行自主决策。
目前许多机器人训练仍依赖于真实环境。例如机器人在山地或复杂地形中进行爬坡测试这种方式不仅成本高昂且难以覆盖多样化的场景。而仿真环境能够提供更灵活、高效的训练方式使机器人能够在虚拟世界中模拟各种现实情况加速学习过程。所以基于这个场景来看如果要去做仿真那肯定要有感知感知后要与物理世界的交互在交互中还要基于物理世界来做最终的决策行为逻辑。 现在机器人到底需要什么样的数据然后通过这些数据它怎么样做决策用什么样的方法产生最终的行为
当前机器人主要依赖多模态数据输入包括 传感器数据
传感器数据视觉、触觉、惯性测量单元IMU、关节力矩、位置反馈等 语言指令
通过自然语言理解和语音识别实现人机交互。 基于这些数据机器人可以采用不同的算法来进行学习和决策例如
大规模数据训练
如 Transformer 和 Diffusion Policy 基于大规模数据训练提升机器人在复杂环境中的泛化能力 强化学习
通过试错优化策略提高任务执行效率。 模仿学习
从演示中学习的行为模式。 在仿真环境中机器人需要具备相同的学习能力以验证不同算法的有效性并最终形成可在现实世界应用的通用行为策略。 机器人智能化现实很“骨感” 当前的仿真环境或虚拟平台在机器人训练中的作用至关重要但仍然面临诸多挑战。尽管业界已有多种训练和仿真平台现有系统在功能和适应性上仍有诸多不足主要体现在以下几个方面 物理引擎功能单一
目前的仿真平台主要依赖物理引擎模拟机器人在不同环境下的运动和交互。然而大多数物理引擎的功能较为局限难以精准再现复杂的真实世界物理现象例如柔性材料的变形、摩擦力的动态变化等。这限制了机器人在仿真环境中的学习效果使其在现实应用中容易出现偏差。 缺乏高保真的环境感知
机器人在实际运行中需要具备类人感知能力能够识别物体、分析场景并做出决策。因此仿真系统不仅需要物理模拟还必须提供高度逼真的视觉、触觉等感知信息。目前大多数仿真环境缺乏对真实世界的高保真建模导致机器人在训练时无法充分适应复杂环境。 多算法兼容性不足
机器人智能化的发展依赖多种算法例如强化学习、模仿学习、Transformer 及 Diffusion Policy 等。然而现有仿真平台通常针对特定算法进行优化缺乏对不同学习方法的广泛支持。这使得研究人员在切换算法或跨平台训练时面临较大挑战降低了训练的灵活性和效率。 合成数据的生成与利用
真实世界数据的获取是机器人训练的一大难题。例如特斯拉的自动驾驶系统依赖全球600多万辆汽车收集的海量真实数据而机器人难以通过物理采集获取足够的数据。因此合成数据成为关键补充手段。 合成数据可用于大规模训练以弥补真实数据的不足。然而与传统图像和文本数据不同机器人的数据维度更高涉及视觉、文本、多个关节的位置信息、力学反馈等多模态数据。如何在仿真环境中高效生成高质量的合成数据并确保其能有效泛化到现实世界是当前研究的重要方向。 构建全流程仿真训练 未来理想的仿真平台大概是什么样的目前许多机器人训练案例发生在实际工业环境中例如汽车工厂的分拣和搬运作业。在真实场景下训练是一种途径然而仅依赖真实环境训练存在局限性如成本高、周期长、场景受限。而未来在虚拟仿真的环境下结合真实场景的数据进行机器人的训练成为更高效的解决方案。
在理想的仿真系统中一个完整的机器人训练流程大概是什么样
首先要构建高度逼真的仿真环境仿真环境需要尽可能贴近现实例如模拟超市、工厂或仓储中心等具体场景。与传统动画或影视建模不同仿真系统不仅关注视觉真实性更强调物理精确性包括重力、摩擦力、碰撞等物理规律的准确模拟。
其次高效并行仿真 使训练更加高效通过并行计算仿真平台可以在多个虚拟环境中同步控制训练机器人加快策略优化速度提高模型的泛化能力。
在此基础上机器人全面感知使训练更具适应性仿真环境需结合真实世界数据例如通过传感器采集超市货架的布局、商品尺寸、光照条件等信息并将其映射到虚拟环境以增强仿真的真实性和适用性。同时机器人需具备多模态感知能力包括视觉、触觉、力学反馈等以全面理解并适应复杂环境。
然后进行多策略训练与优化生成高质量训练数据包括关节位置、力学反馈、环境交互信息等大量数据这些数据可用于训练和优化AI模型形成初步的策略模型。经过充分训练后仿真环境中优化的模型可以迁移到真实世界进行测试和微调。在最终部署前模型需在仿真环境中进行多轮验证以确保其稳定性和适用性。如果发现问题可在仿真环境中调整参数、优化算法并重新训练直至达到可行性标准。 未来的仿真平台不仅是一个训练工具更是机器人智能化发展的加速器。通过构建高保真的虚拟环境结合真实数据支持多种训练策略并提供高效的验证流程仿真技术将助力机器人更快、更精准地适应现实世界从而推动机器人技术的广泛应用。
OpenLoong 是全球领先的人形机器人开源社区秉承技术驱动与开放透明的价值观致力于汇聚全球开发者推动人形机器人产业发展。由国家地方共建人形机器人创新中心发起的 OpenLoong 项目是业内首个全栈、全尺寸的开源人形机器人项目有着人人都可以打造属于自己的机器人的美好愿景旨在推动人形机器人全场景应用、助力具身智能时代的到来。
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