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蘋果推出新型機(jī)器人避障系統(tǒng),可更好地看清周圍環(huán)境

蘋果推出新型機(jī)器人避障系統(tǒng),可更好地看清周圍環(huán)境

來源:本站時間:2025-01-06瀏覽數(shù):

據(jù)外媒報(bào)道,當(dāng)?shù)貢r間12月30日,蘋果公司宣布發(fā)布新款機(jī)器人ARMOR。該款新型機(jī)器人避障系統(tǒng)由蘋果公司與美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)合作研發(fā)。ARMOR系統(tǒng)外觀如何目前,傳統(tǒng)的人形機(jī)器人通常依賴于安裝于頭部或軀干的集中式攝像頭與激光雷達(dá),以實(shí)現(xiàn)…

據(jù)外媒報(bào)道,當(dāng)?shù)貢r間12月30日,蘋果公司宣布發(fā)布新款機(jī)器人ARMOR。該款新型機(jī)器人避障系統(tǒng)由蘋果公司與美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)合作研發(fā)。

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ARMOR系統(tǒng)外觀如何

目前,傳統(tǒng)的人形機(jī)器人通常依賴于安裝于頭部或軀干的集中式攝像頭與激光雷達(dá),以實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知。盡管該方法易于集成,且能夠提供良好的視野,但是其在手臂和手部區(qū)域會受到嚴(yán)重的遮擋。


雖然有些研究已嘗試在機(jī)器人末端執(zhí)行器中集成觸覺傳感技術(shù),但此種解決方案成本高昂,且難以大規(guī)模應(yīng)用于機(jī)器人手臂。同時,在策略學(xué)習(xí)的框架下,如何有效使用觸覺輸入仍是一個亟待解決的問題。


不過,蘋果公司的ARMOR系統(tǒng)則采用了集成了硬軟件的設(shè)計(jì)。在硬件方面,該系統(tǒng)采用了集中式RGBD攝像頭,能一次性捕捉密集幀中的所有細(xì)節(jié)。該研究團(tuán)隊(duì)還選用了SparkFun VL53L5CX飛行時間(ToF)激光雷達(dá)作為基礎(chǔ)傳感單元。通過多個傳感器進(jìn)行稀疏傳感,形成“以自我為中心”的感知模式。


該傳感器的尺寸為6.4×3.0×1.5毫米,能夠提供分辨率為8x8,頻率為15Hz的深度圖像,對角線視場角為63°,測距范圍達(dá)4000毫米。研究團(tuán)隊(duì)在該機(jī)器人的每只手臂上都配置了20個此類傳感器,共計(jì)40個傳感器,構(gòu)建了一個分布式的傳感網(wǎng)絡(luò)。


每四個傳感器連接至一個XIAO ESP微控制器中,其中的數(shù)據(jù)經(jīng)由I2C總線讀取后,通過USB傳輸至機(jī)器人的機(jī)載計(jì)算機(jī)(Jetson Xavier NX)。最后,數(shù)據(jù)再以無線方式傳送至配備NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU的Linux主機(jī)中,進(jìn)行處理,以確保整個系統(tǒng)能夠維持15Hz的刷新率。


在軟件方面,研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款基于ARMOR-Policy的Transformer編解碼架構(gòu),該架構(gòu)與Action Chunked Transformer(ACT)類似。通過模仿學(xué)習(xí),該策略能夠從無碰撞的人類運(yùn)動演示中學(xué)習(xí)知識。為了訓(xùn)練該策略,研究團(tuán)隊(duì)采用了AMASS數(shù)據(jù)集中311,922個真實(shí)人類運(yùn)動序列(總計(jì)約86.6小時)。AMASS數(shù)據(jù)集涵蓋了多種相關(guān)的人類運(yùn)動,如操作、舞蹈和社交行為。


該團(tuán)隊(duì)將此類人類運(yùn)動軌跡重新映射到機(jī)器人的關(guān)節(jié)配置,并在軌跡周圍生成緊湊的障礙物區(qū)域,以確保該運(yùn)動軌跡之間不會相撞。此外,研究人員還采用了避障運(yùn)動、緊急停止和無碰撞運(yùn)動三種策略來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。


ARMOR-Policy的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)考慮了運(yùn)動規(guī)劃存在多個有效的解決方案。通過引入額外的編碼器層,推斷潛在變量z,該策略能夠通過調(diào)節(jié)變量z來生成不同的運(yùn)動軌跡候選方案。


在推理階段,該系統(tǒng)將并行計(jì)算N條候選運(yùn)動軌跡,并通過最小化機(jī)器人與點(diǎn)云之間的距離,以選擇最佳路徑。網(wǎng)絡(luò)輸入信息包括潛在變量z,當(dāng)前及目標(biāo)關(guān)節(jié)位置(28維矢量)及來自40個ToF激光雷達(dá)傳感器的深度圖像。此外,此類深度圖像經(jīng)由改進(jìn)后的單通道ResNet18主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理,以提取512維特征。整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包含約8400萬個參數(shù)。


相較于傳統(tǒng)策略中使用四個安裝到機(jī)器人頭部以及外部的深度攝像頭(外部傳感),ARMOR系統(tǒng)在避障性能上得到顯著提升,碰撞次數(shù)減少了63.7%,成功率提升了78.7%。與此同時,與基于采樣的運(yùn)動規(guī)劃專家系統(tǒng)cuRobo相比,ARMOR-Policy 表現(xiàn)出更好的性能,碰撞次數(shù)減少了31.6%,成功率提升了16.9%,計(jì)算效率提高了26倍。


此外,該研究團(tuán)隊(duì)還通過在Fourier GR-1人形機(jī)器人上部署28個ToF激光雷達(dá),驗(yàn)證了ARMOR系統(tǒng)在真實(shí)環(huán)境中的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)每秒 15 次的實(shí)時避障軌跡更新。

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