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      創(chuàng )澤機器人
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      人形機器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

      來(lái)源:華鑫證券     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2025/1/10   主題:其他 [加盟]

      人體結構是最適應現代文明的進(jìn)化形態(tài),同理,“人造人”是最貼近人類(lèi)日常生產(chǎn)生活需求的機器人形態(tài)。將自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)轉變?yōu)槿嵝灾圃燔?chē)間,需要尋求智能的解決方案,而這種解決方案可以由靈巧手和人形機器人來(lái)締造,并且有機器學(xué)習 和類(lèi)腦智能技術(shù)的加持,數字化的日常生活都能成為人形機器人的學(xué)習資料,智能性將持續深化。可以讓機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開(kāi)的一環(huán)。

      特斯拉OptimusGen3 靈巧手有三大變化,三大變化均指向絲杠用量提升

      我們推測,特斯拉下一代靈巧手方案是N自由度、N 腱繩、N 執行器方案。根據10月10日特斯拉在發(fā)布會(huì )上的演示視頻,特 斯拉新一代靈巧手采用腱繩驅動(dòng)的傳動(dòng)方式,肌腱的一端固定在指尖(骨骼)中,另一端連接到執行器(肌肉)。目 前Opimus 靈巧手自由度為22個(gè),已與人手處于相當水平。我們推測,特斯拉手部執行器數量在17/22個(gè)。

      驅動(dòng)器外置帶來(lái)自由度提升:驅動(dòng)器后置集成在手臂上可以放入更多的驅動(dòng)器,直接增加靈巧手的自由度;

      采用絲杠替代蝸桿:二者作用均是將旋轉運動(dòng)轉變?yōu)橹本(xiàn)運動(dòng),采用絲杠能有效提升靈巧手的精度和載荷能力,提高傳 動(dòng)效率;

      采用腱繩替代扭力彈簧:上一代機器人手指伸展主要依靠扭力彈簧復原,但現在采用一根單獨的腱繩完成伸展,靈活性 進(jìn)一步提高。

      靈巧手工程量占據Optimus工程量的50%。靈巧手作為機器人上最重要的末端執行器,我們認為其設計和構造必然會(huì )隨著(zhù) 機器人的應用場(chǎng)景改變而改變。現階段仍然沒(méi)有辦法打造出同時(shí)具備低成本、長(cháng)壽命、高精細化的靈巧手。這一代22自由 度的Optimus靈巧手已經(jīng)在自由度上接近人手,但腱繩結構還是存在一定程度上的不足。在實(shí)際應用中出于實(shí)用性和成本 考慮,靈巧手必然、會(huì )迭代出多個(gè)版本,使得不同場(chǎng)景中的機器人可以靈活搭配上不同靈巧手來(lái)完成相對確定場(chǎng)景中的工 作 。應用場(chǎng)景特性不同,采購不同版本的靈巧手的成本會(huì )低于采購不同版本的機器人,靈巧手是機器人走向“好用”的關(guān) 鍵。

      靈巧手關(guān)鍵零部件解析

      靈巧手價(jià)值量最高的三個(gè)部件即絲杠、電機、減速器,推薦標的包括:

      1)絲杠:雙林股份、貝斯特、北特科技、五洲新春;

      2)空心杯電機和減速器:鳴志電器、兆威機電、雷賽智能;

      3 ) 總 成 :捷昌驅動(dòng)、兆威機電。


      附件:人形機器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析






      欠驅動(dòng)機械手的優(yōu)缺點(diǎn):節省空間和重量,不具備完全重復的運動(dòng)軌跡

      欠驅動(dòng)手硬件集成度高,整體系統簡(jiǎn)潔高效、體積小、質(zhì)量輕,便于進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無(wú)法勝任

      全驅動(dòng)機械手的優(yōu)缺點(diǎn):適合功能性和精細操作較高的場(chǎng)合

      具有完全可重復的運動(dòng)軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場(chǎng)合,在工業(yè)場(chǎng)合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒(méi)有合理的運動(dòng)學(xué)分析控制時(shí),整體的靈活性差

      機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個(gè)主動(dòng)自由度

      機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個(gè)主動(dòng)自由度,包括柔性電子皮膚,實(shí)現精細觸覺(jué)感知,構建全球最大的靈巧操作數據集,包含了大量的人手操作數據,覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務(wù)

      與機器人協(xié)同,對機器人的意圖歸因會(huì )影響人機協(xié)作

      當人們認為機器人是有意圖的代理時(shí),他們的大腦以類(lèi)似的方式處理自己和機器人的行動(dòng)結果,意圖歸因在人機交互中起著(zhù)至關(guān)重要的作用,可能包括通過(guò)言語(yǔ)指令等非交互性手段來(lái)調整人們對機器人意圖的感知

      研究人員開(kāi)發(fā)了人工智能驅動(dòng)的移動(dòng)機器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

      移動(dòng)機器人系統用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問(wèn)題以及根據數據決定下一步做什么,移動(dòng)機器人做出與人類(lèi)研究人員相同或相似的決定比人類(lèi)快得多

      人形機器人大模型相關(guān)研究及應用

      大模型可加快人形機器人復雜任務(wù)訓練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機器人運動(dòng)控制能力 4 提升人形機器人數據訓練能力

      人工智能大模型發(fā)展現狀與挑戰對比

      NLP 大模型在語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標識能力

      常見(jiàn)的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

      NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習的計算機視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓練的模型

      機器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

      機器人大腦提高人形機器人的人-機-環(huán)境共融交互能力,支撐全場(chǎng)景落地應用;機器人小腦提升人形機器人非 結構化環(huán)境下全身協(xié)調魯棒移動(dòng)、靈巧操作及人機交互能力

      大模型在機器人領(lǐng)域研究與應用案例匯總

      英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類(lèi)運動(dòng);阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規劃,3D目標檢測和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

      智能機器人純視覺(jué)與激光雷達方案比較

      純視覺(jué)方案:成本低,技術(shù)成熟度高,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率高,環(huán)境適應力強,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

      人形機器人四種環(huán)境感知傳感器各項性能比較

      攝像頭可實(shí)現測距,但精度較低,通過(guò) AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;
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      長(cháng)三角人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況:完整的機器
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