几何具身智能机器人实验平台万全之策
具身智能机器人实验平台的灵活策略是指通过多种技术手段和设计理念，使机器人能够在不同场景和任务中灵活应对，高效完成任务。以下是一些常见的灵活策略：
双系统协同框架：如智元机器人与上海人工智能实验室研发的 RoboDual 双系统协同框架，将 “大脑” 的泛化能力和 “小脑” 的高效精准性融合。“大脑” 负责环境理解、任务规划和决策，“小脑” 专注于运动规划和控制，两者交替执行任务，在机器人边缘侧进行高效推理，既提高了操作精度和降低了延迟，又提升了场景和指令的泛化能力。 通用强化学习与模型自动化适配：以具身智能仿真平台为例，其基于 Unity RL Playground 强化学习框架打造，支持从仿真训练到真实硬件部署的全流程自动化。平台具备通用强化学习框架与模型自动化适配技术，一套代码可覆盖百余款机器人，新机器人导入即训练，无需重新编程，还能自动优化奖励函数并生成运动策略，将传统开发周期从数周缩短至分钟级。 模块化设计与软硬件解耦：BestMan 平台采用模块化设计，使每个功能组件独立且易于替换或扩展，如导航模块、抓取姿态估计模块等都可根据需求灵活调整。同时，平台对软硬件进行了深度解耦，支持移动底座、机械臂和末端执行器等组件的模块化配置，适应多种组合方式，可轻松扩展到不同自由度机械臂、轮式或足式机器人等，实现跨平台的广泛应用。 多专家智能体协同：北京人形机器人创新中心发布的 “慧思开物” 平台，由 AI 大模型驱动的任务规划具身 “大脑” 以及数据驱动的端到端技能执行具身 “小脑” 构成。具身 “大脑” 进行任务规划，调用具身 “小脑” 技能库执行具体动作，并将执行反馈传递给具身 “大脑”，形成任务闭环。通过多专家智能体协同实现模型能力提升，增强机器人在复杂任务中的智能化与执行效率。发布于：广西壮族自治区富灯网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
