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机器人传感器在具身智能大模型训练中的关键作用.docx
资料介绍
机器人传感器在具身智能大模型训练中的关键作用
引言
具身智能大模型——如VLA模型、RT-2、VTLA模型等——通过在海量多模态数据上的预训练，学习从感知到动作的通用映射，使机器人能够理解自然语言指令并在物理世界中执行复杂操作。传感器系统在具身智能大模型训练中扮演着不可替代的角色——视觉传感器提供环境图像，触觉传感器提供接触力信息，力传感器提供交互力反馈，关节编码器提供运动状态数据，这些传感器数据构成大模型训练的数据基础。2026年，成都人形机器人创新中心发布全球首个复杂语言指令集全自主超长视野机器人任务执行系统，将世界模型、VLA等方案纳入统一框架，建立起从任务理解、资源调度、技能复用到物理感知与预测的完整闭环。本文系统阐述传感器在具身智能大模型训练中的关键作用。
具身智能大模型的数据需求
多模态训练数据
具身智能大模型训练需要海量的多模态数据，包括视觉图像、语言指令、触觉信号、力觉信号、关节状态、动作序列等。视觉数据通过RGB相机与深度相机采集，提供环境的视觉特征与几何信息。语言数据通过自然语言指令标注，提供任务的高层语义描述。触觉数据通过触觉传感器采集，提供接触力分布与物体表面属性信息。力觉数据通过力传感器与力矩传感器采集，提供交互力的测量。关节状态数据通过编码器采集，提供机器人的运动学状态。动作序列数据通过机器人执行任务时的关节轨迹记录，提供从感知到动作的映射样本。
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| 1827-机器人传感器在具身智能大模型训练中的关键作用.docx | 40K |
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