Opmus依靠视觉感知就能完成各项任务。
9月24日,sla Optimus通过社交平台发布,展示了人形Optimus的进展。 “Optimus(擎天柱)现在可以自主地对物体进行分类了,其训练是完全端到端的,即直接从视频输入中获取,并输出控制指令。” 端到端是一种神经网络训练的方法,指的是直接从输入数据到输出结果,不需要经过人工设计的特征提取或其他中间步骤。端到端的神经网络可以自动学习数据中的特征和规律,以提高模型的性能和泛化能力。 视频显示,Optimus现在能够自动校准它的手臂和腿,仅通过视觉和关节位置,即可定位其肢体位置。 经过精确的自校准,Optimus还可以更有效地学习各种任务。Tesla Optimus称,其神经网络能够实现完全本地运行而无需联网,仅使用视觉作为感知。比如,Optimus可以完全自主地按颜色对色块进行排序,同时还能够应对外界干扰并进行自主纠错。
精确的校准能力使 Optimus 更高效地学习各种任务,并且仅使用视觉,其神经网络完全实现了 on-board 运行。 这样一来,Optimus 可以完全自主地将物体按颜色进行分类。
即便有人干扰,Optimus 也能按颜色将物体准确分类。
Optimus 还展示了自主纠正(将歪倒的物体摆正)的行为能力。
经过训练后,它还能执行新任务,比如将分类好的物体打乱。
当前,人形机器人已经成为行业关注的热点,作为移动机器人的分支,在12月由CMR产业联盟举办的“2023中国移动机器人(AGV/AMR)产业发展年会”上,将设立“足式/人形机器人专场”,届时,来自足式/人形机器人产业链代表企业将齐聚一堂,探讨足式/人形机器人及发展趋势,敬请期待!
编辑:黄飞
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