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只有机器人专家才知道Atlas有多棒
机器人能够结合视觉、力和感知来检测环境变化(如移动固定装置)和动作故障(如未能插入盖子、绊倒、环境碰撞)并做出反应。
完全自主?现在你引起了我的注意
二者的差距在于量产。波士顿动力单兵能力强,而特斯拉在商业化量产方面更具优势。
人形机器人能够被设计而不是进化,意味着一旦大家弄清楚工程原理,各种变形金刚和驱魔人式的能力都可能发生。
更高分辨率的深度相机价格昂贵(带宽和计算),因此将超密集传感器限制在工作空间的位置是很有意义的。
机器人完成这种任务(分装物件)好像没啥大意义?能不能更贴近现实生活。
人类在行走、保持平衡以及操纵四肢到达希望位置时,需要大量的潜意识处理。大家在HOVER中捕捉了这种“潜意识”,这是一个单一模型,学习如何协调人形机器人的电机以支撑运动和操纵。 大家在NVIDIA Isaac中训练了HOVER,这是一个GPU驱动的仿真套件,能够实现比现实时间快10000倍的物理模拟速度。 为了直观理解这个数字,机器人在虚拟“道场”中经历了一年的密集训练,但在一块GPU卡上仅花费了大约50分钟的真实时间。然后,神经网络无需微调即可零样本迁移到现实世界。
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