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原標(biāo)題：馬斯克人形機(jī)器人2年4迭代的秘密找到了
關(guān)鍵字：機(jī)器人,無人機(jī),動(dòng)作,騰訊,數(shù)據(jù)
文章來源：大數(shù)據(jù)文摘
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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自機(jī)器人大講堂
作者：Jack
2024年，機(jī)器人已經(jīng)朝著更像人邁出了一大步，斯坦福大學(xué)團(tuán)隊(duì)與谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)合作研發(fā)的能炒菜、能做家務(wù)的雙臂機(jī)器人MobileALOHA，特斯拉關(guān)于能執(zhí)行折疊衣物等復(fù)雜操作的人形機(jī)器人，以及Sora的問世，這些引發(fā)了人們對(duì)于通用機(jī)器人時(shí)代的遐想。
機(jī)器人如何進(jìn)行類人的復(fù)雜操作？ChatGPT引起浪潮后，以谷歌PaLM-E為代表的多模態(tài)具身VLM不斷面世，機(jī)器人領(lǐng)域開始采用更多例如動(dòng)作捕捉的新技術(shù)，也出現(xiàn)了許多不同的AI訓(xùn)練方法。
近日一篇機(jī)構(gòu)的調(diào)研報(bào)告指出，為了讓機(jī)器人更像人，目前研究和產(chǎn)業(yè)界主要有五種主流的探索路徑，分別是虛擬仿真、遙操作、模仿學(xué)習(xí)、VLM+小模型、VLA，而這些主流研究中，動(dòng)作捕捉技術(shù)這項(xiàng)新技術(shù)開始得到愈發(fā)廣泛的關(guān)注。因?yàn)槟壳埃粋€(gè)瓶頸在于真實(shí)數(shù)據(jù)的獲取難度比自然語(yǔ)言更難，為了加速這些領(lǐng)域的研究，快速獲取現(xiàn)實(shí)物理世界的真實(shí)數(shù)據(jù)，動(dòng)作捕捉技術(shù)得到了更多重視。基于強(qiáng)大的光慣融合算法，光學(xué)動(dòng)捕技術(shù)的應(yīng)用面近年來快速擴(kuò)大，不僅能夠?qū)θ梭w進(jìn)行定位追蹤、人體動(dòng)作細(xì)節(jié)捕捉，通過光慣融合系統(tǒng)分析軟件，還能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)地校準(zhǔn)標(biāo)

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作者微信：BigDataDigest
作者簡(jiǎn)介：普及數(shù)據(jù)思維，傳播數(shù)據(jù)文化