未端執(zhí)行器決定機器人的工作性能。末端執(zhí)行器作為機器人與環(huán)境相互作用的最后環(huán)節(jié)與執(zhí)行部件,對提高機器人的柔性和易用性有著極 為重要的作用,其性能的優(yōu)劣在很大程度上決定了整個機器人的工作性能。機器人的未端執(zhí)行器主要分為工業(yè)機械手和仿人多指靈巧手。傳 統(tǒng)的工業(yè)機械手大多是針對特定的工作任務、特定被夾持零件而設(shè)計的,可以有效地執(zhí)行簡單的重復性任務。工業(yè)機械手自由度少,結(jié)構(gòu)簡 單,易于控制,但是靈活性低,沒有配置傳感器,無法進行精確的位置控制和力控制,通用性差。
機器人機械手是一種高度靈活、復雜的末端執(zhí)行器。相比于工業(yè)機械手,機器人機械手具有以下優(yōu)點:
1)仿人多指機械手通常具有多根手指, 每根手指都具有多個關(guān)節(jié)和多個自由度,具有很高的靈活性;
2)仿人多指機器人機械手配置了必要的傳感器,可以精確控制機械手的操作;
3)機械手的每根手指都可以看作是一個微小的連桿機器人,這種微小的外形尺寸使得機械手具有很高的操作精度;
4)仿人多指機械手通常都通
用性強,可以對目標物體實施多種仿人操作,對類人工作環(huán)境的適用性強,可以實現(xiàn)在未知和非結(jié)構(gòu)環(huán)境中對不同形狀的物體進行抓取。
展廳迎賓機器人的“小腦”核心技術(shù)正在從基于模型的控制方法向基于學習的控制方法演進,視覺-語言模型為機器人學習復雜技能提供了新的范式,有很強的泛化能力,能夠根據(jù)不同的指令組合技能
基于模型的小腦技術(shù)路線控制方法有ZMP判據(jù)及預觀控制,混雜零動態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術(shù)路線控制方法有強化學習和模仿學習
迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息,機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題
迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執(zhí)行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息
LDS SLAM 與 VSLAM 各有優(yōu)劣,二者相容或成為行業(yè)主流發(fā)展方向之一;LDS SLAM 技術(shù)可視范圍廣,地圖精度更高;VSLAM技術(shù)成本更低,壽命長,不易損
將重復率較高,工作內(nèi)容較枯燥的工作交給服務機器人去做,可以使員工把更多的精力集中在服務客戶上面,并可以降低一定成本,可降低總成本的17%
送餐已經(jīng)可以通過機器人自主完成,員工可以把節(jié)省出來的時間和精力,投入在給客人慶生,涮菜涮肉等服務水平的提升上,機器人真正帶來了降本增效
送餐已經(jīng)可以通過機器人自主完成,員工可以把節(jié)省出來的時間和精力,投入在給客人慶生,涮菜涮肉等服務水平的提升上,機器人真正帶來了降本增效
醫(yī)療機器人已成為智慧養(yǎng)老模式下的首選養(yǎng)老設(shè)備,醫(yī)院中有繁雜的配送藥物或餐食的任務,并且需在特定時間準時送達
服務機器人可以使人工成本降低50%左右;酒店場景中服務機器人便于給客戶打造私密空間;旅游場景中服務機器人可以給出完全透明且準確的信息
酒店引導機器人以機器人硬件為載體,依托云平臺強大的智能服務技術(shù),引入智能語音交互系統(tǒng),大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),智能視覺識別系統(tǒng),真正實現(xiàn)“能聽,會說,能思考,會判斷,看得見,認得出”的智能化服務