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机器人传感器在具身多模态大模型Pelican-Unify中的应用.docx
资料介绍
机器人传感器在具身多模态大模型Pelican-Unify中的应用
引言
具身多模态大模型是机器人智能化的核心驱动，通过将视觉、触觉、力觉、语言等多模态数据统一在深度学习框架中，使机器人能够理解自然语言指令并自主执行复杂操作。2026年世界机器人大会上，北京人形机器人创新中心发布了具身多模态大模型Pelican-Unify 1.0，围绕"感知—理解—决策—执行"核心能力，推动大模型与机器人本体、真实场景深度融合，标志着具身智能从功能拼凑迈入了协同进化的新阶段。本文系统阐述传感器在具身多模态大模型Pelican-Unify中的关键作用。
Pelican-Unify模型架构
感知层
感知层是Pelican-Unify模型的输入接口，通过多模态传感器采集环境与机器人状态数据。视觉传感器通过RGB-D相机获取场景的图像与深度信息，用于目标检测、场景理解与位姿估计。听觉传感器通过麦克风阵列采集语音指令与环境声音，用于语音识别与事件检测。关节传感器通过编码器与力矩传感器采集机器人运动状态，用于状态估计与运动控制。在多模态感知层中，各传感器数据通过时间戳同步与空间对齐，在统一的时间-空间框架中融合处理。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 1864-机器人传感器在具身多模态大模型Pelican-Unify中的应用.docx | 38K |
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