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机器人传感器在类脑式具身智能系统NeuroVLA中的应用.docx
资料介绍
机器人传感器在类脑式具身智能系统NeuroVLA中的应用
引言
类脑式具身智能系统通过模拟人脑的层级结构，将感知、决策、执行分解为不同层级的处理单元，在机器人操作中实现高效的多任务协同。2026年世界机器人大会上，智平方联合香港科技大学（广州）团队开发了全球首个类脑式具身智能系统NeuroVLA，构建起"皮层—小脑—脊髓"三层类脑体系，让"深思熟虑的大脑"、"快速灵巧的小脑"、"本能反应的脊髓"各司其职。智平方还与北京大学联合实验室合作研发了一套臂视触觉系统，机器人可以通过触觉感知实现三大突破：摸出形状、掂出轻重、触出材质。本文系统阐述类脑式具身智能系统中的传感器技术。
NeuroVLA三层架构
皮层层：语义理解与任务规划
皮层层是NeuroVLA系统的最上层，负责语义理解与任务规划，以较低频率运行。在皮层层中，视觉传感器通过RGB-D相机获取场景图像，通过大语言模型理解自然语言指令，生成任务规划方案。在2026年，智平方的AlphaBot（爱宝）机器人在咖啡制作场景中，通过皮层层理解"制作一杯美式咖啡"的指令，在任务规划中分解为取杯、接咖啡、加水的子任务序列。
小脑层：高频运动协调
小脑层负责高频运动协调与动态修正，通过传感器反馈实时调整动作。在操作过程中，力传感器在接触物体时检测接触力，在力控算法中调整操作力度。视觉传感器在运动过程中检测物体位置变化，在位置偏差时调整运动轨迹。在2026年，智平方的AlphaBot在咖啡制作过程中，通过小脑层在取杯时调整抓取姿态，在接咖啡时调整杯子的位置。
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| 1905-机器人传感器在类脑式具身智能系统NeuroVLA中的应用.docx | 38K |
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