蘋果布局人形機器人：“自我為中心”感知系統動態避障，比英偉達cuRobo計算效率提升26倍

與傳統策略相比碰撞降低63.7%

原標題：蘋果布局人形機器人：“自我為中心”感知系統動態避障，比英偉達cuRobo計算效率提升26倍
文章來源：量子位
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蘋果ARMOR系統：賦能人形機器人，實現高效避障

蘋果公司近期在人形機器人領域動作頻頻，其最新研發的機器人感知系統ARMOR引發廣泛關注。該系統通過軟硬件協同，顯著提升了機器人的空間意識和避障能力，為蘋果進軍機器人市場奠定了堅實基礎。

1. ARMOR系統：軟硬件協同的感知與控制

ARMOR系統由硬件和軟件兩部分組成。硬件方面，利用小型、低成本的SparkFun VL53L5CX飛行時間（ToF）激光雷達，在機器人手臂上分布式部署40個傳感器，形成“以自我為中心的感知”，有效解決了傳統機器人感知中的盲點和遮擋問題。軟件方面，基于Transformer架構的ARMOR-Policy，通過模仿學習人類動作，實現動態的規劃和避障。

2. 硬件設計：分布式感知，高效數據處理

ARMOR系統巧妙地利用了小型ToF激光雷達，每個傳感器僅6.4×3.0×1.5mm，并以15Hz的頻率提供8×8分辨率的深度圖像。這些傳感器連接到微控制器，再通過USB傳輸數據到Jetson Xavier NX板載計算機，最終無線傳輸到配備NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU的Linux主機進行處理，確保系統維持高刷新率。

3. 軟件設計：模仿學習，高效規劃

ARMOR-Policy采用Transformer編碼器-解碼器架構，類似于動作分塊Transformer (ACT)。通過模仿學習，從AMASS數據集中的海量人類數據中學習，并生成避障、緊急停止和無碰撞等多種軌跡。該策略能夠并行計算多個軌跡候選，并選擇最優路徑，其計算效率比基于采樣的規劃專家系統cuRobo提升了26倍。

4. 實驗結果：顯著提升避障性能

實驗結果顯示，與傳統基于頭部或軀干安裝傳感器的系統相比，ARMOR系統碰撞率降低了63.7%，成功率提升了78.7%。與cuRobo相比，ARMOR-Policy碰撞率降低31.6%，成功率提高16.9%，計算效率提升26倍。這些數據有力地證明了ARMOR系統的優越性能。

5. 蘋果進軍機器人市場：大勢所趨？

蘋果進軍人形機器人市場的消息不斷傳出，ARMOR系統的研發也進一步印證了這一趨勢。雖然存在質疑的聲音，認為蘋果可能重蹈自動駕駛汽車項目的覆轍，但考慮到其強大的技術實力和生態系統整合能力，蘋果在機器人領域取得成功的可能性不容小覷。未來機器人市場潛力巨大，蘋果能否在此領域開辟新天地，值得期待。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破