特斯拉Optimus重大升级,22自由度灵巧手来了!

特斯拉22个自由度(DOF)的灵巧手,正式上线!!

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11月28日,【特斯拉Optimus】在X平台官方账号发布旗下人形机器人Optimus接球演示视频,展示其新一代手臂和灵巧手,具备22自由度的新一代灵巧手正式上线。

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Optimus团队负责人Milan Kovac进一步表示: 1)接球演示是远程遥控; 2)手部拥有22个自由度,手腕/前臂拥有3个自由度(致动器像人类一样移动到前臂,通过肌腱(电缆连接方式)驱动手指,跟人类的手一样);3)所有驱动装置已移至前臂,增加了其重量;4)年底前将完成:触觉感应整合、更精细的控制、减轻前臂重量。

值的注意的是,Milan Kovac提到:特斯拉很快就会制造出配备新灵巧手的机器人。这是量产版Optimus Gen3要来了?

目前人形机器人抓取方式分为灵巧手和夹爪;特斯拉是五指灵巧手忠实拥护者,旗下人形机器人Optimus手部为重点升级模块,每次迭代都会涉及手部,提高其灵巧性、抓取能力和稳健性;

特斯拉新一代22自由度灵巧手首次被提及是2024年5月5日,特斯拉在X账号上分享Optimus(擎天柱)人形机器人的最新进展,在评论区,马斯克预告了 Optimus 人形机器人手部的最新目标,在今年晚些时候将拥有 22 自由度(DoF)。

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9月10日,2024 All-In 峰会上,马斯克首次透露新一代灵巧手设计细节:第二代的 Optimus只在手部装有驱动器,等于还是靠手本身来控制手,而不像人体结构般具有整体性;下一代的 Optimus手臂设计,现在已经有原形了,驱动灵巧手的致动器像人类一样移动到前臂,它使用手指的方式是通过电缆连接,就跟人类的手一样。10月份,特斯拉以“We,Robot”为主题发布会上,新一代具备22个自由度(DOF)的灵巧手首次亮相。

灵巧手作为人形机器人末端执行与感知的工具,其性能的优劣在很大程度上决定了整个机器人的工作性能。

目前大多的多指灵巧手外观多为仿生设计(五指灵巧手),也有人形机器人企业根据场景不同采用二指夹爪、三指手等其他样式(如星尘智能旗下轮式机器人S1采用二指夹爪、银河通用旗下轮式机器人G1采用右夹爪和左吸盘组合、 UniX AI旗下轮式机器人Wanda 采用三指夹爪);目前不少人形机器人本体厂商选择自研灵巧手(如:特斯拉、智元机器人、Figure AI、星动纪元等),并涌现出一些以灵巧手作为卖点的人形机器人本体厂家(如:戴盟机器人、帕西尼感知等);除了传统灵巧手企业外,目前也涌现出一批灵巧手初创企业。

值的注意的是,10月,美国科技巨头【Meta】旗下基础人工智能研究 (FAIR)公布公司触摸感应领域的三大进展:通用触摸编码器;具有多模态感应功能的人造指尖,用于触觉交互;集成触觉感应的机械手平台;它们协同工作,使机器人能够感知事物。

详细细节:

  • 触摸感应技术Sparsh:为AI提供了一种无需庞大数据库即可识别压力、纹理和运动等内容的方法;

  • 机器人指尖Digit 360 :将有关机器人正在触摸的内容的信息发送到AI模型,Digit 360 中的传感器非常敏感,因此AI不仅可以确定机器人所接触物体的细节,还可以施加适合涉及物体的任务的压力,例如提升或旋转物体;

  • Plexus 的系统:协同多个触摸传感器,Plexus可以模仿人类的触觉,足以处理易碎或笨拙的物体;

国内人形机器人初创企业【戴盟机器人】是国内创始人王煜教授曾表示:“灵巧手”才是人形机器人的核心价值。

目前国内灵巧手初创公司拥有自由度最高的是灵心巧手,旗下Linker Hand系列灵巧手,其中一款拥有42个自由度,每根手指最高可独立有9个自由度;其系列产品实现了360度自由旋转,全球首创。

灵巧手价格高昂,据摩根士丹利人形机器人蓝皮书中梳理,灵巧手成本占特斯拉Optimus Gen2硬件总成本17%。

全球头部人形机器人本体企业倾向自研灵巧手并作为着重升级点,如Figure AI旗下人形机器人Figure 02手部拥有16个自由度,智元机器人新发灵巧手SkillHand拥有19个自由度。

 

灵巧手企业及产品参数整理:

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注:完整版表格,前往“机器人头条”知识星球查看

灵巧手专利(仅展示部分):

特斯拉“Optimus”灵巧手

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图片来源:WO2024/073138 A1

Sanctuary AI旗下“Phoenix”灵巧手

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图片来源:US 2023/0234242 A1

智元机器人-灵巧手(新型专利):

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图片来源:CN 220826015 U

小鹏汽车-机械手:

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图片来源:CN 117359667 A

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本文内容仅展示一部分,灵巧手企业及产品参数完整版整理表格、人形机器人企业灵巧手完整版专利,关注GZH"Robot猎场备忘录",扫码加入知识星球“机器人头条”,,查看完整版文章:【创】人形机器人本体厂家自研灵巧手、主流灵巧手产品合集,并深度了解“具身智能&人形机器人”赛道

灵巧(dexterous hand)是机器人学中的一个重要研究方向,主要关注如何使机器人具备接近人类的灵活性和操作能力。这项技术在假肢、工业机器人、服务机器人等多个领域都有广泛的应用前景。 近年来,灵巧的研究取得了显著进展。例如,一项发表在《Science Robotics》上的研究中,来自比萨圣安娜高等学校的科研团队首次在人体上成功实施了基于肌动控制接口(myokinetic control interface)的假肢控制系统[^4]。该系统通过微创术在受试者残肢的三块肌肉中植入六枚永磁体,并开发了一套完全自给自足的假肢系统,包括所有硬件组件和电池都内置于假肢接受腔内。系统通过检测磁体的位置变化来捕捉肌肉收缩引起的变形,从而实现对灵巧机器人的实时控制。实验结果显示,在短短6周内,受试者就成功完成了一系列功能测试,其表现与使用标准肌电控制器相当,且身体和精神负担相近。 此外,灵巧的设计与控制策略也是研究的重点。例如,通过引入先进的传感器技术和机器学习算法,提高灵巧的感知能力和自适应性。这些技术使得灵巧能够更好地理解和适应环境,从而完成更加复杂的任务。 对于灵巧的研究,不仅限于硬件设计,还包括软件算法的创新。例如,为了提高灵巧的操作精度和灵活性,研究人员开发了多种控制策略,包括基于模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的方法、深度强化学习等。这些方法的应用,使得灵巧能够在不确定性和复杂性的环境中执行精确的操作任务。 如果您对灵巧的具体研究方向或技术细节感兴趣,可以查阅相关的学术期刊和会议论文,如《IEEE Transactions on Robotics》、《Robotics and Autonomous Systems》等,这些资源提供了大量的最新研究成果和技术报告。 ### 灵巧研究的关键技术 1. **肌动控制接口**:利用骨骼肌在收缩过程中的物理位移来解码用户的意图,实现对灵巧的实时控制[^4]。 2. **传感器技术**:灵巧通常配备多种传感器,如力觉传感器、触觉传感器等,以提高其感知能力和操作精度。 3. **控制策略**:包括基于模型预测控制(MPC)、深度强化学习等先进算法,提高灵巧的自适应性和操作灵活性。 4. **材料科学**:采用新型材料,如柔性材料和智能材料,提高灵巧的耐用性和舒适度。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python示例,展示如何使用深度强化学习来训练灵巧执行特定任务。此示例假设使用PyTorch框架和一个简单的强化学习环境。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import gym from stable_baselines3 import PPO # 创建一个简单的灵巧环境 env = gym.make('HandManipulateBlock-v0') # 定义PPO模型 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) # 训练模型 model.learn(total_timesteps=10000) # 保存模型 model.save("dexterous_hand_ppo") # 加载模型 model = PPO.load("dexterous_hand_ppo") # 测试模型 obs = env.reset() for _ in range(1000): action, _states = model.predict(obs) obs, reward, done, info = env.step(action) if done: obs = env.reset() env.close() ``` ###
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