Maison > Article > Périphériques technologiques > Le robot Tesla pleinement évolué ! Les capacités de perception, de cerveau et de contrôle moteur sont améliorées et la solution de bout en bout donne de premiers résultats.
"Science and Technology Innovation Board Daily" 25 septembre (éditeur Zheng Yuanfang)Le 24e heure locale, le compte officiel de Tesla Robot, Tesla Optimus, a mis à jour le "Embodied Intelligence Debut".
Dans l'introduction, Tesla a déclaré que le robot humanoïde Optimus (Optimus Prime) peut classer les objets de manière autonome et que sa formation en réseau neuronal est "complètement de bout en bout" - il peut réaliser l'entrée du signal vidéo et contrôler la sortie du signal .
Dans la vidéo, le robot Tesla a démontré l'auto-calibrage visuel, les tâches de tri des couleurs et la capacité de maintenir l'équilibre sur un pied. Il présente de nombreux points forts en termes de perception, de cerveau, de mouvement et de contrôle :
.En termes de perception, grâce à la perception visuelle et aux encodeurs de position articulaire, Optimus peut automatiquement calibrer les membres et localiser avec précision la position spatiale des membres.
En termes de cerveau, grâce à une technologie visuelle pure et à des réseaux de neurones entièrement déployés localement, il peut rapidement s'adapter à l'environnement et accomplir plusieurs tâches.
Il trie les blocs de construction bleus et verts dans des plateaux de couleurs correspondantes. Même si quelqu'un perturbe les blocs de construction en saisissant les blocs de construction, Optimus peut immédiatement s'ajuster et s'adapter au nouvel environnement et continuer à trier les blocs de construction. Dans le même temps, il peut également redresser les blocs de construction renversés et effectuer de nouvelles tâches telles que « mélanger les blocs de construction triés ».
En termes de capacités de contrôle de mouvement, Optimus peut saisir des objets avec précision Lors des mouvements, les mouvements des membres, du tronc et des doigts du robot sont extrêmement flexibles et proches de ceux des humains. De plus, Optimus effectue également plusieurs actions d'étirement sportives de soutien sur une seule jambe et peut maintenir l'équilibre du tronc pendant les étirements.
Il convient de noter que l'extrémité d'entrée du modèle de bout en bout de Tesla est un signal vidéo, c'est-à-dire une entrée mixte de signaux d'image et audio, mais cette démonstration montre que sa partie de reconnaissance de l'algorithme du réseau neuronal utilise uniquement des signaux visuels. information.
CITIC Securities estime que Il est possible d'appliquer le système d'algorithme de conduite autonome Tesla V12 aux robots humanoïdes et aux voitures, et cela contribuera à accélérer la capacité de généralisation de l'algorithme de reconnaissance. Alors que Tesla démontre la possibilité d'une voie technologique de bout en bout pour les robots, la solution est similaire à son modèle opérationnel FSD. L'expérience réussie de FSD et Dojo devrait accélérer la vitesse d'itération des robots et passer de tâches uniques à des tâches multiples. -tâches.
En regardant différents liens, (1)Du côté des entrées, les analystes ont souligné que la reconnaissance d'image démontrée par Tesla cette fois peut être obtenue avec des caméras 2D et 3D Le cœur de la sélection réside dans les facteurs de contrôle des coûts nationaux. Les fabricants de lentilles de vision, d'appareils photo et d'autres composants de base ont déjà la capacité de production pour de tels produits, et les solutions de support des produits et la rentabilité des produits méritent l'attention.
(2)À l'extrémité de sortie, Tesla Humanoid RobotL'extrémité de sortie est le contrôle du signal et de l'attitude. Les joints, les capteurs et les systèmes de contrôle sont cruciaux pour la stabilité de l'extrémité de sortie. et différents fabricants Il devrait avoir des avantages dans différents segments de prix.
(3)Du côté de l'algorithme, le framework de bout en bout est capable de s'entraîner directement de l'entrée d'origine à la sortie finale sans ingénierie manuelle des fonctionnalités ni traitement d'étape intermédiaire. Bien que cette vidéo ne montre pas son algorithme spécifique, basé sur ses informations d'entrée et de sortie, il est recommandé de prêter attention à l'algorithme de contrôle du robot basé sur le cadre d'apprentissage par renforcement.
(4)Du côté matériel, la vidéo montre la stabilité du contrôle de mouvement statique du robot Tesla et la haute précision de l'IMU utilisée pour contrôler l'équilibre, et les « doubles encodeurs » dans le module commun ne sont pas bloqués malgré le inconvénient d'une grande précision, l'encodeur dans la main adroite a également une grande précision. L'importance des liens de détection tels que l'IMU et l'encodeur est devenue de plus en plus évidente.
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