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        人形機器人“好用”的關鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

        來源:華鑫證券     編輯:創澤   時間:2025/1/10   主題:其他 [加盟]

        人體結構是適應現代文明的進化形態,同理,“人造人”是貼近人類日常生產生活需求的機器人形態。將自動化生產線轉變為柔性制造車間,需要尋求智能的解決方案,而這種解決方案可以由靈巧手和人形機器人來締造,并且有機器學習 和類腦智能技術的加持,數字化的日常生活都能成為人形機器人的學習資料,智能性將持續深化。可以讓機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關鍵部件,是柔性制造避不開的一環。

        特斯拉OptimusGen3 靈巧手有三大變化,三大變化均指向絲杠用量提升

        我們推測,特斯拉下一代靈巧手方案是N自由度、N 腱繩、N 執行器方案。根據10月10日特斯拉在發布會上的演示視頻,特 斯拉新一代靈巧手采用腱繩驅動的傳動方式,肌腱的一端固定在指尖(骨骼)中,另一端連接到執行器(肌肉)。目 前Opimus 靈巧手自由度為22個,已與人手處于相當水平。我們推測,特斯拉手部執行器數量在17/22個。

        驅動器外置帶來自由度提升:驅動器后置集成在手臂上可以放入更多的驅動器,直接增加靈巧手的自由度;

        采用絲杠替代蝸桿:二者作用均是將旋轉運動轉變為直線運動,采用絲杠能有效提升靈巧手的精度和載荷能力,提G傳 動效率;

        采用腱繩替代扭力彈簧:上一代機器人手指伸展主要依靠扭力彈簧復原,但現在采用一根單獨的腱繩完成伸展,靈活性 進一步提G。

        靈巧手工程量占據Optimus工程量的50%。靈巧手作為機器人上重要的末端執行器,我們認為其設計和構造必然會隨著 機器人的應用場景改變而改變,F階段仍然沒有辦法打造出同時具備低成本、長壽命、G精細化的靈巧手。這一代22自由 度的Optimus靈巧手已經在自由度上接近人手,但腱繩結構還是存在一定程度上的不足。在實際應用中出于實用性和成本 考慮,靈巧手必然、會迭代出多個版本,使得不同場景中的機器人可以靈活搭配上不同靈巧手來完成相對確定場景中的工 作 。應用場景特性不同,采購不同版本的靈巧手的成本會低于采購不同版本的機器人,靈巧手是機器人走向“好用”的關 鍵。

        靈巧手關鍵零部件解析

        靈巧手價值量G的三個部件即絲杠、電機、減速器,推薦標的包括:

        1)絲杠:雙林股份、貝斯特、北特科技、五洲新春;

        2)空心杯電機和減速器:鳴志電器、兆威機電、雷賽智能;

        3 ) 總 成 :捷昌驅動、兆威機電。


        附件:人形機器人“好用”的關鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析






        欠驅動機械手的優缺點:節省空間和重量,不具備完全重復的運動軌跡

        欠驅動手硬件集成度G,整體系統簡潔G效、體積小、質量輕,便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較G的手指精巧控制無法勝任

        全驅動機械手的優缺點:適合功能性和精細操作較G的場合

        具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較G的場合,在工業場合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒有合理的運動學分析控制時,整體的靈活性差

        機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個主動自由度

        機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現精細觸覺感知,構建大的靈巧操作數據集,包含了大量的人手操作數據,覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務

        與機器人協同,對機器人的意圖歸因會影響人機協作

        當人們認為機器人是有意圖的代理時,他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結果,意圖歸因在人機交互中起著至關重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調整人們對機器人意圖的感知

        研究人員開發了人工智能驅動的移動機器人,可以G效地進行化學合成研究

        移動機器人系統用于解決探索性化學中的三個主要問題以及根據數據決定下一步做什么,移動機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

        人形機器人大模型相關研究及應用

        大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數據訓練能力

        人工智能大模型發展現狀與挑戰對比

        NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜;多模態大模型融合不同模態的信息并提G模型的標識能力

        常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態大模型

        NLP 大模型是人工智能L域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型,多模態大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態信息聯合起來進行訓練的模型

        機器人各部位關鍵技術分析

        機器人大腦提G人形機器人的人-機-環境共融交互能力,支撐全場景落地應用;機器人小腦提升人形機器人非 結構化環境下全身協調魯棒移動、靈巧操作及人機交互能力

        大模型在機器人L域研究與應用案例匯總

        英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語言文本,語音,視頻,以模仿人類運動;阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規劃,3D目標檢測和動態環境理解等全方位能力

        智能機器人純視覺與激光雷達方案比較

        純視覺方案:成本低,技術成熟度G,產業鏈成熟度G,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較G,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率G,環境適應力強,產業鏈成熟度G

        人形機器人四種環境感知傳感器各項性能比較

        攝像頭可實現測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度G,橫 精度低;激光雷達是G精度,3D 建模,易識別;
        資料獲取
        機器人開發
        == 資訊 ==
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