手部抓取训练难度JG：手部抓取涉及多个手指的灵巧操作，需要适应物体的形状、重量和配置，要求J
G。需要通过训练深度神经网络在机器人抓取时生成所需的力控制命令，并随着物体形状、重量、材质而
变化。手部抓取需满足：
⚫ 可靠安全：确保整个机器人系统工作万无一失，因此，要求其手爪结构和控制系统要简单化
⚫ 自适应性：提G通用性，使得手爪具备适应各种被抓物体形状的能力
⚫ 智能性：提G手爪决策的准确性，可根据不同需要，决定手部抓取方式
软件层面看通过传感器获取机器人的状态信息，从而控制关节运动实现平衡;合理地规划踝关节和髋关节,以保持动态行走时重心的稳定
人形机器人需完成人类 各种动作,动作连续复杂,需频繁的物理交互且操作因果性多,算法难度远G于自动驾驶,来控制机器人身体做出动作规划 并下发指令
人形机器人进入门槛G,科技巨头拥有研发实力及软件基础,在视觉感知,算法,虚拟仿真等软件方面L先优势明显,且与原有业务协同效应明显
人形机器人本质是AI系统落地物理世界的佳载体,但更核心问题在于是算法对运动能力的控制,包括本体平衡,行走的步态,部抓取等规划与控制
预测25年人形机器人初步商业化,销量3万台左右,30年这些L域就渗透率1.5-2%对应存量需求230万台,新增需求100万台+,2035年销量有望突破1000万台
为人形机器人的成熟也是渐进式,可在细分市场的率先商业化,后逐步成熟转为通用型机器人 ,由tob转为toc,进入家政等市场,做人想做但是不能做的工作
硬件难点是灵敏度与承压能力的协调,关节能力不能匹配运动规划;软件难点是训练不同任务的运动规划,实时反馈视觉检测与理解,并对运动规划做调整
感知模块包括两方面视觉和触觉,视觉有纯视觉路线,也有依靠雷达等多方式融合路线;决策模块是机器人的大脑,核心是芯片与算法
人形机器人拥有更G级的感知交互系统,包括传感模块和软件方面,人形机器人比服务机器人更G,靠双足行走,对减速器负载和电机响应速度要求更G
具身智能与垂直大模型,人形与四足仿生机器人,三维感知模型和多模态信息融合,机器人新型核心零部件与灵巧操作,脑机接口,生肌电一体化与微纳机器人
特殊场景服役机器人是指在特定环境或情况下执行任务的机器人,在消防救援,电力勘测,农业,建筑,核工业,反恐防暴,国防安全,空间探测等L域具有巨大需求
群体机器人技术的应用L域广泛,集群智能作为人工智能的分支,将得到越来越多的应用,有望在机器人等L域创造出新的应用和创新
