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腾讯新机器人,请叫我「小五」
来源:互联网   发布日期:2024-09-26 20:24:07   浏览:3108次  

导读:划重点 01腾讯新机器人小五来自腾讯Robotics X实验室,旨在成为人居环境机器人。 02小五具有四腿轮足复合设计、大面积触觉皮肤、多指灵巧手和安全人机物理交互等多项能力。 03为完成取快递、抱老人等任务,小五进行了大量准备,包括轮腿式复合设计和多模态四...

划重点

01腾讯新机器人小五来自腾讯Robotics X实验室,旨在成为人居环境机器人。

02小五具有四腿轮足复合设计、大面积触觉皮肤、多指灵巧手和安全人机物理交互等多项能力。

03为完成取快递、抱老人等任务,小五进行了大量准备,包括轮腿式复合设计和多模态四足机器人。

04此外,小五具备感知环境、制定计划、实行计划的能力,能在复杂环境中安全高效地完成任务。

05未来,小五期待在人居生活中发挥作用,为人类带来更便捷的生活体验。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

腾讯新机器人,请叫我「小五」

hi,大家好,我是机器人小五(The Five)

腾讯新机器人,请叫我「小五」

来自腾讯Robotics X实验室。

我的梦想是成为人居环境机器人。(一个可以与人、环境和谐相处的机器人)

腾讯新机器人,请叫我「小五」

自我收纳,不占空间

为什么叫「小五」?

因为前面四代机器人的积累和尝试,使我拥有了多项核心能力:四腿轮足复合设计、大面积触觉皮肤、多指灵巧手以及安全人机物理交互等多项能力......

腾讯新机器人,请叫我「小五」

2020年,四足移动机器人 Jamoca

2021年,轮腿式机器人 Ollie

2021年,多模态四足机器人 Max

2023年,机器人灵巧手 TRX-Hand

他们就像我的师父,教我在真实环境中行走、搬运物体,处理复杂任务,与人进行交互。

终于,师父们准备让我去养老院的实验场景磨炼一下:给老人取快递,抱老人起床,并携带老人参与活动。(看看我的不足以及需要调整的地方,同时也给大家展示一下我的能力)

要完成这次任务,我做了很多准备:

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我是轮、腿、足复合设计,这样既保持足式机器人的越障能力,也保持了轮式机器人的运行效率。

在平地,我可以使用四轮模态和两轮模态,进行运动。

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大家注意看我的腿,在不平整地形上,可伸缩的直线腿,可以配合主动力控,实现弹簧悬挂的效果,从而保证上半身的平稳。(主动力控:类似于汽车的主动悬挂功能,能够适应各种复杂地形,如平地、斜坡、波浪坡、鹅卵石地面等常见家庭和市政地形)

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在障碍环境,如楼梯和马路牙子,可以采用轮足复合的形式,动态迈过去。

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负载能力上,我的每条腿都可以单独伸长缩短,能有效提升承载能力。

可根据不同空间,“上摸高、下摸地”(拿快递,放东西,都不是问题)

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但抱起成年人和拿快递还是有较大的重量区别,于是我的师傅们给我装上了双编码器大扭矩密度的执行器(峰值扭矩500Nm,外径120mm, 重量2.8kg)能让我承受住一般成年人的重量。

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刚刚介绍了我的“硬”条件,要想更好地融入复杂的人居环境,还得有“软”实力。

(就像大家想要喝水,首先得找到杯子在哪,然后走过去拿杯子,如果餐桌挡住了你,你得绕过餐桌,然后拿杯子,再去找饮水机……)

同理,我如果要执行好任务,也要识别环境,制定计划,从而实行计划。

我身体里安装的控制框架,能让我感知环境信息实现定性识别和精准定位、自主适应多种复杂地形,让我的运动能力在各种空间都能得到稳定发挥。

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统一控制系统框图

识别环境:大范围复杂环境下高精度视觉感知定位和状态估计

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基于激光雷达和IMU等传感器搭建了一套高频、低延迟、高精度的实时在线定位和建图(SLAM)系统,并与轮足复合里程计进一步融合,可以让我更好的感知环境和自身状态

制定计划:多层级(路径级-轨迹级)的在线运动规划

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利用激光雷达和RGBD相机等传感器数据,实时检测周围环境中的动静态障碍物,并在线规划最优路径和控制指令,避免碰撞和意外发生,确保在复杂环境中安全高效地完成任务

实行计划:面向多地形适应移动操作一体化的全身运动控制

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如遇到有障碍的地形,比如人居环境中常见的楼梯,我会识别地形,然后灵活切换各种形态来高效应对障碍。

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接下来,我要开始执行任务了~

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为老人拿快递

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抱扶老人

抱扶老人,不是抱起这么简单,还需要让老人觉得舒适和安全。

首先,我的视觉系统,能够快速定位和识别人类的状态,然后快速找到需要抱扶的老人。

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识别定位老人

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学习最佳抱扶动作

然后,我学习了老年人的运动特性,采集了少量老人的抱扶数据,训练出最优动作,让老人感到舒适。

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最后,我的高分辨率的触觉系统能够以更安全和精确的方式提供支持和辅助,有效避免对老人造成不必要的压力或伤害。

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推送老人参与活动

好了,这次任务算是完成了。

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回到实验室,师父说:真实的人居环境更加复杂,你作为原型机还得努力努力再努力,训练训练再训练。

期待未来能在人居生活中发挥作用~

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