服务机器人架构

    目前市场上主流轮式服务机器人(送餐机器人、迎宾机器人、家庭陪护机器人、酒店服务机器人等)主体架构分三层:人机交互层(Android系统)、自主导航层(Linux系统)、电机控制及传感器层(Stm32单片机);

    人机交互层:

        1.语音交互:科大讯飞、思必驰、云知声等

             1.1科大讯飞的AIUI是目前唯一真正实现全双工人机交互场景,aiui有纯软件api方案、软核方案和硬核方案。其中软核方案需要将讯飞的aiui核心模块集成到运行Android系统的Arm主控板;硬核方案包括aiui核心板和底板,通过底板串口与Android主控板进行串口通信,此方案可以参看讯飞官方aiui评估板。

             1.2思必驰的DUI系统采用半双工语音交互,对接很多成熟的第三方iot解决厂商(如南京物联等),多轮对话效果没有科大讯飞好;

        2.人脸识别:虹软、百度、汉王等

              2.1虹软最大的特点是免费、轻量级、本地识别,适用场景:预识别对象较少

              2.2百度识别率相对高、有本地识别和云端识别两个方案,参考百度官网,适用场景:预识别对象较大

              2.3汉王比较传统的人脸识别方案,本地识别需要加密狗进行授权,适用场景:预识别对象较大

        3.问题集锦:mic 、摄像头等

              3.1喇叭不发音或者噪音严重,大多是因为电流不稳或者电压不足造成的,大功率音箱可以通过电源模块、电压转换器单独给其供电以解决喇叭音量过小的问题;

              3.2mic无法拾音,大多是摄像头自带mic占用mic通道、别的录音相关应用占用mic服务等造成的;

              3.3摄像头无法预览,大多需要与硬件厂商沟通,一般是底层问题,可考虑摄像头的前后置的默认设置,可以通过android系统自带照相机检测其是否能正常工作;

              3.4串口无法正常通信,检查波特率及串口名称是否一一对应,主控板底层硬件是否支持,可以通过pc机串口调试助手、usb转串模块测试主控板的串口是否能正常通信;

 

### AI 大模型机器人架构设计 AI大模型机器人架构设计是一个复杂的领域,它融合了多个学科的知识和技术。以下是关于该主题的一些核心要点: #### 1. **整体架构概述** AI大模型机器人通常采用分层结构的设计方法,这种设计允许不同层次的功能模块独立运行并相互协作。典型的架构分为以下几个主要部分:感知层、决策层、执行层以及通信层[^1]。 #### 2. **感知层** 感知层负责收集环境中的数据,并将其转换为可被处理的形式。这包括但不限于视觉传感器(摄像头)、触觉传感器以及其他类型的传感器输入。通过这些设备获取的数据会被送入预训练的大规模神经网络中进行初步分析和理解。例如,在PIVOT-R框架下,利用原语驱动的方式增强了对复杂场景的理解能力。 #### 3. **决策层** 决策层基于来自感知层的信息做出判断或规划行动路径。这一过程可能涉及强化学习算法的应用,使得机器人能够根据当前状态选择最优动作序列;同时也依赖于高级别的认知建模技术,比如构建“航点意识”的世界模型(World Model),从而更好地适应动态变化的任务需求。 此外,用户的预期也会影响决策机制的设计思路。正如研究指出,“用户会依据机器人实体特征形成特定的心理模式”,这意味着在实际应用过程中还需要考虑人类因素的影响,确保最终产品既满足功能性要求又能达到良好的用户体验效果[^2]。 #### 4. **执行层** 执行层专注于将高层指令转化为具体的机械运动控制信号。这里不仅包含了传统意义上的伺服电机控制系统,还涉及到更加精细的操作技能实现——如抓取物体等任务所需的精确度调整。为了提高灵活性与鲁棒性,现代设计方案往往引入模仿学习(Mimic Learning)或者逆向动力学(Inverse Kinematics)计算等方式优化性能表现。 #### 5. **通信层** 最后但同样重要的是通信层的作用不可忽视。无论是内部各子系统之间的消息传递还是外部与其他智能体间的协同工作都需要稳定高效的通讯协议支持。特别是在多代理环境下运作时,有效的信息共享成为保障整个体系正常运转的关键要素之一。 ```python class RobotArchitecture: def __init__(self): self.perception_layer = PerceptionLayer() self.decision_layer = DecisionLayer() self.execution_layer = ExecutionLayer() self.communication_layer = CommunicationLayer() def operate(self, input_data): processed_data = self.perception_layer.process(input_data) decision = self.decision_layer.make_decision(processed_data) action_signal = self.execution_layer.execute(decision) feedback = self.communication_layer.send_receive(action_signal) return feedback ``` 以上代码片段展示了一个简化版的机器人架构类定义及其基本操作流程。 --- ###
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