基于AI视觉的具身智能机械臂实验室搭建方案

AI视觉智能机械臂实验室搭建指南

最新推荐文章于 2025-10-10 10:41:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-10 10:41:19 发布 · 1.4k 阅读

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#人工智能 #AI视觉 #具身机器人 #实验室 #深度学习 #labview #仪酷智能

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🧩实践目标

Hello，大家好，这里是virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。今天我们一起来看一下具身智能机械臂AI视觉实验室方案，通过机械臂+AI视觉+小组制教学模式，实现：

人工智能通识认知：跨专业机器人认知教育
专项模块训练：聚焦三大核心领域：
- 人工智能基础
- 机器视觉
- 机械臂控制
场景化应用：结合千余种图像处理算子，自由组合模块模拟生活/商业/工业场景

🧭核心能力培养

新技术学习与创新能力
主流AI框架应用能力
AI系统部署运维能力
技术集成与场景应用能力
数据处理与模型训练能力
AI产品推广与技术培训能力

🎈核心设备配置

1. 六轴具身智能机械臂套件

是一款面向AI教育场景的具身智能机械臂，由示教臂和操作臂组成。通过先进的遥操作协同算法，将示教器的动作精确映射到操作臂，是机械臂控制、模仿学习和端到端大模型(VLA)研究的理想入门平台。操作臂采用标准6自由度设计，全长为900mm，臂展可达750mm，可选配高清摄像头。配备自主研发的串口总线舵机与航空级零部件，确保稳定可靠的运行性能，第一第二第三关节均采用双舵机驱动，强力型末端负载可达1000g。示教臂采用类似尺寸设计，配备专用扳机，支持精准的动作采集与遥操作。系统集成专业的玄雅SparkMind 具身算法平台，实现视觉、控制与机械的无缝融合。用户可以轻松实现坐标控制、运动规划、碰撞检测等功能。结合Sparkling在线学习平台，我们提供机械臂仿真、正逆运动学原理、视觉算法、模仿学习等系统化课程内容。作为一款专业的AI教育平台，灵动系列在软硬件设计上注重易用性与实用性，并且完全开源，支持二次开发。配备详细的中文教程和技术支持，为AI和具身智能学习者提供一个理想的实践平台。
在这里插入图片描述

技术参数：

特性	参数
自由度	6DOF
臂展	750mm
末端负载	1000g
重复定位精度	1.0mm
控制方式	位置控制
编程支持	ROS1/ROS2/Python
材质	铝型材、高强度PLA、树脂和ABS等材料
电压	12V
连续工作时间	4h
微处理器	STM32
电机类型	串口总线舵机(UART/串口通讯协议)

核心优势：

双臂协同：示教臂+操作臂实时动作映射
开源生态：全面开放ROS控制代码和接口
高精度运动：曲线平滑算法实现无震荡启停
视觉扩展：支持高清/广角/传感器摄像头接入
教育支持：SparkMind平台提供正逆运动学/视觉算法/模仿学习课程

2. 深度摄像头

可为各种应用提供高质量的深度。它的宽视野非常适合机器人或增强现实和虚拟现实等应用，在这些应用中，尽可能多地看到场景至关重要。这款小型摄像头的射程可达 10 米，可轻松集成到任何解决方案中，并配备我们的英特尔实感 SDK 2.0 和跨平台支持。在这里插入图片描述

技术参数：

特性	参数
长度 × 深度 × 高度	90 毫米 × 25 毫米 × 25 毫米
理想范围	0.3 m 至 3 m
深度技术	立体
深度视场 (FOV)	87° × 58°
最小深度距离 (Min-Z)，最大分辨率	~28 cm
深度输出分辨率	高达 1280 × 720
深度精度	2 m 处 <2%¹
深度帧速率	高达 90 fps
图像传感器技术	Global Shutter
RGB 帧分辨率	1920 × 1080
RGB 传感器 FOV (H × V)	69° × 42°
RGB 帧率	30 fps
RGB 传感器分辨率	2 MP
RGB 传感器技术	卷帘快门
摄像头模块	Intel RealSense 模块 D430 + RGB 摄像头
视觉处理器板	Intel RealSense Vision Processor D4
连接器	USB-C* 3.1 Gen 1*

应用场景：

机器人环境感知
增强/虚拟现实
三维场景重建

⚒️AI软件生态

1. AI Vision Toolkit for GPU

在这里插入图片描述
可接入相机，做各种图像处理，可将模型转化为tensorRT模型，优化模型并实现毫秒级推理。可最大限度利用GPU资源。可实现分类、分割、检测、OCR、序列等AI模型。

轻松配置各种USB以及网络相机，高速采集图像，完成多种传统图像处理；
直接的模型转换：可将Onnx模型（部分）转换至FP32、FP16或Int8的tensorRT模型（.trt或.engine）；
极速推理接口：加载tensorRT模型，并进行极速推理（速度为Onnx-tensorRT的2~5倍）；
自定义图层网络：面向资深玩家，可使用INetworkDefinition高级工具实现自己创建网络、查看或编辑已有的Onnx网络；
多个系统完整实战模型范例：
1. 传统图像处理范例：包括颜色空间转换、DFT变换、多种图像滤波器；二值化、图像阈值处理、直线检测、圆检测、轮廓检测和处理、角点检测、相机标定、手眼标定、SIFT特征点匹配、模板匹配、边缘轮廓检测等
2. yolov5\v6\v7\v8\v9\v10\v11\v12、yolox、ppyoloe等系列yolo模型；
3. yolov5\v7\v8\v11\v12-pose人体关键点姿态检测模型范例；
4. yolov5\v8\v11\v12-seg实例分割模型范例；
5. yolov8\v11\v12-obb旋转目标检测模型范例；
6. yolov8\v11\v12-cls分类模型范例；
7. torchvision中的图像分类、目标检测模型范例；
8. deeplabv3和deeplabv3+语义分割模型范例；

2. AI一键训练工具包

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一体化：标注训练一体化，可高效训练；
环境免安装：用户不需要再手动配置环境，也不需要担心环境不兼容问题，该工具包
已经包含免安装环境，可直接使用；
高效节时：标签文件自动生成，点击开始即可开始训练；
操作简单：即使一个从来没有做过训练的人都可以使用，无需学习太多深度学习知识，
可以让用户有更多时间专注于业务本身。
拿来即用：生成的模型可直接在推理加速工具包中进行部署。

3. LLM Toolkit for LabVIEW

LabVIEW大语言模型工具包。可使用LabVIEW调用OpenAI接口的大语言模型LLM和VLM。包括但不局限于：

Deepseek/Deepseek VL
Qwen 3.0/Qwen 2.5/QwQ/QvQ/Qwen VL
chatgpt
Stable diffusion
Ollama中LLm和VLM模型
语音识别、语音合成
支持流式输出、历史记录保存、Agent调用、多模态模型调用。

🪜具身智能解决方案

1.项目简介

OpenVLA（Open Vision-Language-Action）是由斯坦福大学、加州大学伯克利分校、Google DeepMind 和丰田研究院等机构联合开发的开源视觉-语言-动作（VLA）模型。该模型拥有 70 亿参数，预训练数据来自 Open X-Embodiment 数据集中的 97 万个机器人操作轨迹，旨在为通用机器人操作策略设定新的技术前沿。
在这里插入图片描述

2.模型架构

视觉编码器：融合了 DINOv2 和 SigLIP 的特征，用于将图像输入映射为图像补丁嵌入。
投影器：将视觉编码器的输出嵌入映射到大型语言模型的输入空间。
语言模型主干：基于 Llama 2 的 70 亿参数语言模型，用于预测标记化的输出动作，这些动作随后被解码为可直接在机器人上执行的连续动作。

3.训练数据与设施

数据集：使用 Open X-Embodiment 数据集，涵盖了广泛的任务、场景和机器人形态。
训练设施：在一个由 64 个 A100 GPU 组成的集群上训练了 15 天，总计使用了 21,500 个 A100 小时。

4.性能评估

OpenVLA 在多个机器人平台上进行了"开箱即用"的控制评估，包括 Bridge V2 的 WidowX 设置和 RT 系列论文中的 Google Robot。结果显示，OpenVLA 在 29 个任务和多种机器人形态上，其绝对任务成功率比封闭模型 RT-2-X（55B）高出 16.5%，同时参数数量减少了 7 倍。