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普渡機(jī)器人R2X架構(gòu),專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

來(lái)源:普渡機(jī)器人      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/2/8      主題:其他   [加盟]

普渡于2016年成立,以餐飲配送機(jī)器人起步。2017即發(fā)布款 產(chǎn)品“歡樂(lè)送”并進(jìn)入市場(chǎng)。2017-2022陸續(xù)發(fā)布多款商業(yè)服務(wù)機(jī)器人,并通過(guò)與海底撈、呷脯呷脯的 合作拓展市場(chǎng)。截至2023年底,累計(jì)出貨量超70,000臺(tái),出貨量國(guó)內(nèi)居,以23%份額占據(jù)商用服務(wù) 機(jī)器人收入。

2024年1月24日,普渡次提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu),實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián),全場(chǎng)景的智能生態(tài)。普渡開(kāi)發(fā)了初代類人形機(jī)器PUDU D7,五 指靈巧手PUDU DH11以及款全尺寸雙足人形機(jī)器人PUDU D9,率先完成了專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局。





人形機(jī)器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

機(jī)器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機(jī)器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開(kāi)的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機(jī)器人走向“好用”的關(guān)鍵

欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):節(jié)省空間和重量,不具備完全重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡

欠驅(qū)動(dòng)手硬件集成度高,整體系統(tǒng)簡(jiǎn)潔高效、體積小、質(zhì)量輕,便于進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析;存在功能性不足,對(duì)于精度要求比較高的手指精巧控制無(wú)法勝任

全驅(qū)動(dòng)機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):適合功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合

具有完全可重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合,在工業(yè)場(chǎng)合, 例如組裝、測(cè)量等情況下有更好的表現(xiàn),沒(méi)有合理的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析控制時(shí),整體的靈活性差

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個(gè)主動(dòng)自由度

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個(gè)主動(dòng)自由度,包括柔性電子皮膚,實(shí)現(xiàn)精細(xì)觸覺(jué)感知,構(gòu)建全球最大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復(fù)雜的抓取和操作任務(wù)

與機(jī)器人協(xié)同,對(duì)機(jī)器人的意圖歸因會(huì)影響人機(jī)協(xié)作

當(dāng)人們認(rèn)為機(jī)器人是有意圖的代理時(shí),他們的大腦以類似的方式處理自己和機(jī)器人的行動(dòng)結(jié)果,意圖歸因在人機(jī)交互中起著至關(guān)重要的作用,可能包括通過(guò)言語(yǔ)指令等非交互性手段來(lái)調(diào)整人們對(duì)機(jī)器人意圖的感知

研究人員開(kāi)發(fā)了人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)機(jī)器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問(wèn)題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動(dòng)機(jī)器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多

人形機(jī)器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

大模型可加快人形機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機(jī)器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機(jī)器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力 4 提升人形機(jī)器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力

人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)比

NLP 大模型在語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復(fù)雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識(shí)能力

常見(jiàn)的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練的模型

機(jī)器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

機(jī)器人大腦提高人形機(jī)器人的人-機(jī)-環(huán)境共融交互能力,支撐全場(chǎng)景落地應(yīng)用;機(jī)器人小腦提升人形機(jī)器人非 結(jié)構(gòu)化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)魯棒移動(dòng)、靈巧操作及人機(jī)交互能力

大模型在機(jī)器人領(lǐng)域研究與應(yīng)用案例匯總

英偉達(dá) GR00T讓人形機(jī)器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類運(yùn)動(dòng);阿里云機(jī)器人大模型可賦予機(jī)器人知識(shí)庫(kù)問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機(jī)械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機(jī)器人純視覺(jué)與激光雷達(dá)方案比較

純視覺(jué)方案:成本低,技術(shù)成熟度高,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓(xùn)練集;激光雷達(dá)方案:識(shí)別率高,環(huán)境適應(yīng)力強(qiáng),產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高
 
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服務(wù)機(jī)器人在展館迎賓講解
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