机器人大脑深度解析

Q&A 机器人大脑的实现路径有哪些主要学派和分支？ 目前机器人大脑的实现路径主要有两个大的学派或分支。第一个是传统的机器 人学思路，将复杂的自主操作任务分解成不同模块，如决策、规划、感知和控 制。每个模块都有相应的理论方法支撑，例如专家系统、神经网络用于决策， 路径规划、轨迹规划用于规划，空间感知和类别属性感知用于感知，以及关节 控制和肌肉控制用于运动控制。这一套体系已经在工业场景和无人驾驶领域中 得到了应用，并且相对成熟。 第二个是基于具身智能的大模型，即机器人专用 • 传统机器人学思路与具身智能大模型是人形机器人实现"大脑"功能的两 条主要路径，前者已在工业和无人驾驶领域成熟应用，后者模仿人类神经 网络，但仍处于初步阶段，灵活性和稳定性待提高。 • 多模态大模型在机器人大脑应用中面临数据处理复杂、数据量少等挑战。 VLN 模型通过语义化描述导航信息，降低复杂度，成为应对挑战的趋势， 例如无人驾驶中视觉信息转化为导航指令。 • 机器人大脑的技术壁垒集中在机器人与环境互动能力及仿真环境与真实环 境的差距上，优化这些环节能提升机器人的适应性、灵活度和泛化能力， 推动通用人工智能下机器人大脑的发展。 • 目前主流 ...