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机器人传感器在具身智能基座模型与通用大脑中的应用.docx
资料介绍
机器人传感器在具身智能基座模型与通用大脑中的应用
引言
具身智能基座模型与通用大脑是机器人智能化的核心，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。传感器系统在基座模型与通用大脑中提供多模态感知数据——视觉传感器提供环境图像，触觉传感器提供接触力信息，力觉传感器提供交互力反馈，关节编码器提供运动状态数据。2026年世界机器人大会上，蚂蚁灵波科技展示了其全栈大脑2.0，在预训练阶段适配了17个机器人品牌、20种构型，实现"一脑多机"的通用能力。优必选构建了"基座模型-世界模型-行动模型"的全栈式自研技术体系。本文系统阐述基座模型与通用大脑中的传感器技术。
基座模型的传感器数据基础
多模态预训练数据
基座模型的预训练需要海量的多模态传感器数据，包括视觉图像、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。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。在蚂蚁灵波大脑中，预训练阶段适配了17个机器人品牌、20种构型，通过多模态传感器数据学习通用的感知与运动能力。
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| 1856-机器人传感器在具身智能基座模型与通用大脑中的应用.docx | 38K |
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