DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道!

中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。

2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1,在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAI于2024年12月发布的ol正式版模型为具身智能领域带来了新的技术思路和发展机遇,并有望重构行业的竞争格局。

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据光大证券分析师梳理,基于开源DeepSeek-R1,人形机器人有望从两个方向受益:

  • 从单模态到多模态,有望实现更好的“大脑”;目前,在主流的具身智能大模型中,普遍采用VLM(视觉语言大模型)作为骨干,承担“task planning”的任务,即所谓的“大脑”;目前Deepseek团队也开发了系列大模型,如DeepSeek-VL2,大型混合专家(MoE)视觉-语言模型系列,具备较好的视觉语义对话能力;

  • 开源的模型提升“大脑”水平,降低门槛,推动更多力量向“小脑”集中;以往的闭源模型使得很多具身智能团队需从头开发“大脑”和“小脑”;整体来看,由于训练数据的缺失,“大脑”的“task planning”能力相对成熟,而小脑的“motion planning”则较弱;Deepseek团队的开源策略,有望在“大脑”层面降低行业门槛,推动更多的力量向更底层的运控集中;

目前人形机器人第一股[优必选科技]已官宣:公司正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性;国内人形机器人企业[宇树科技]也被传已与DeepSeek达成深度合作;以及目前终止与O

<think>嗯,用户想了解Adams人形机器人模型相关的IT技术资料。首先,我需要确认Adams是什么。根据引用[1],Adams是MSC公司的一款多体动力学仿真软件,常用于机械系统分析。而用户提到的“人形机器人模型”可能涉及关节、运动控制等模块。 接下来,用户可能需要知道如何在Adams中建立人形机器人模型。引用[1]中的代码示例显示设置模型参数的部分,例如`Model robot_model = new Model("Robot_Model");`,这可能对应Adams中的API或脚本操作。需要说明建模步骤,包括骨骼结构、关节约束、驱动器控制系统的集成。 然后,用户可能关心仿真流程,比如如何设置输入输出,如引用中的`robot_model.SetInput(control_model.GetOutput());`,这部分涉及控制模型与动力学模型的耦合,需要解释数据交互机制。 另外,引用[2]提到仿真工智能时代的重构,可能用户对Adams在AI整合或新兴技术中的应用感兴趣。需要介绍Adams与机器学习、虚拟现实的结合,以及如何利用仿真数据进行优化。 还要考虑用户可能的实际需求,比如资源获取途径。例如官方文档、技术案例库、API手册等,这些都是关键的技术资料。同时,社区论坛培训课程也是重要资源,可以推荐。 最后,生成相关问题时要覆盖建模步骤、控制集成、仿真优化、AI应用资源获取等方面,确保用户能全面了解Adams在人形机器人中的应用。</think>关于Adams人形机器人模型的技术资料,以下是基于MSC Adams仿真平台的关键信息整理: ### 一、Adams人形机器人建模基础 1. **骨骼结构建模** Adams支持通过$rigid\_body$模块定义人体骨骼的几何参数惯性属性,例如: $$m = \int_{V} \rho(x,y,z)dV$$ 其中质量分布需符合生物力学特性[^1] 2. **关节约束系统** 采用$revolute\_joint$定义人体28个主要关节,髋关节需设置6自由度约束: ```python hip_joint = RevoluteJoint( body1=pelvis, body2=femur, rotation_limits=(-30°,120°) ) ``` ### 二、控制模型集成 1. **神经肌肉控制接口** 通过Adams/Controls模块实现MATLAB/Simulink的实时数据交互,如引用中所示: ```c++ robot_model.SetInput(control_model.GetOutput()); // 控制信号注入动力学模型 ``` 2. **步态生成算法** 采用零力矩点(ZMP)稳定性判据: $$ZMP = \frac{\sum m_i(x_i(g+\ddot{z}_i)-z_i\ddot{x}_i)}{\sum m_i(g+\ddot{z}_i)}$$ ### 三、仿真优化技术 1. **参数灵敏度分析** 使用Adams/Insight模块进行质量分布参数扫描: ```matlab for m=40:60 set_param('leg_segment','mass',m); run_simulation(); end ``` 2. **数字孪生构建** 通过Adams/View的$FMI$接口实现与物理样机的实时数据同步[^2] ### 四、技术资料获取 1. **官方资源** - MSC Learning Hub在线课程《Humanoid Modeling with Adams》 - 技术文档《Adams/Control Application for Bipedal Robots》 2. **工程案例** Toyota仿人机器人HSR的Adams模型参数库(需企业授权)
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