Tesla-Roboter voll entwickelt! Wahrnehmung, Gehirn und motorische Steuerungsfähigkeiten werden verbessert und die End-to-End-Lösung zeigt erste Ergebnisse.

„Science and Technology Innovation Board Daily“ 25. September (Herausgeber Zheng Yuanfang)Am 24. Ortszeit aktualisierte der offizielle Account von Tesla Robot, Tesla Optimus, das „Embodied Intelligence Debut“.

In der Einleitung sagte Tesla, dass der humanoide Roboter Optimus (Optimus Prime) Gegenstände autonom klassifizieren kann und sein neuronales Netzwerktraining „vollständig durchgängig“ ist – er kann Videosignaleingabe und Steuersignalausgabe realisieren.

Im Video demonstrierte der Tesla-Roboter visuelle Selbstkalibrierung, Farbsortieraufgaben und die Fähigkeit, das Gleichgewicht auf einem Fuß zu halten. Er weist viele Highlights in Bezug auf Wahrnehmung, Gehirn, Bewegung und Kontrolle auf:

In Bezug auf die Wahrnehmung kann Optimus durch visuelle Wahrnehmung und Gelenkpositionsencoder die Gliedmaßen automatisch kalibrieren und die räumliche Position der Gliedmaßen genau lokalisieren.

Was das Gehirn betrifft, kann es sich mit rein visueller Technologie und vollständig lokal eingesetzten neuronalen Netzen schnell an die Umgebung anpassen und mehrere Aufgaben erledigen.

Es sortiert blaue und grüne Bausteine ​​in Fächer mit entsprechenden Farben. Selbst wenn jemand die Bausteine ​​beim Greifen stört, kann sich Optimus sofort an die neue Umgebung anpassen und mit dem Sortieren der Bausteine ​​fortfahren. Gleichzeitig kann er auch umgestürzte Bausteine ​​wieder aufrichten und neue Aufgaben wie „Sortierte Bausteine ​​mischen“ übernehmen.

In Bezug auf die Bewegungssteuerungsfunktionen kann Optimus Objekte präzise erfassen. Bei der Ausführung von Bewegungen sind die Gliedmaßen, der Rumpf und die Fingerbewegungen des Roboters äußerst flexibel und ähneln denen des Menschen. Darüber hinaus führt Optimus auch mehrere einbeinige Stützsport-Dehnbewegungen durch und kann beim Dehnen das Rumpfgleichgewicht aufrechterhalten.

Es ist erwähnenswert, dass der Eingang des End-to-End-Modells von Tesla ein Videosignal ist, also ein gemischter Eingang aus Bild- und Audiosignalen. Diese Demonstration zeigt jedoch, dass der Erkennungsteil des neuronalen Netzwerkalgorithmus nur visuell ist Information.

CITIC Securities glaubt, dass

das autonome Fahralgorithmussystem Tesla V12 sowohl auf humanoide Roboter als auch auf Autos angewendet werden kann und dazu beitragen wird, die Generalisierungsfähigkeit des Erkennungsalgorithmus zu beschleunigen. Da Tesla die Möglichkeit einer End-to-End-Technologieroute für Roboter demonstriert, ähnelt die Lösung seinem FSD-Betriebsmodell. Die erfolgreiche Erfahrung von FSD und Dojo wird voraussichtlich die Geschwindigkeit der Roboteriteration beschleunigen und von einzelnen Aufgaben auf mehrere Aufgaben erweitern -Aufgaben.

Bei Betrachtung verschiedener Links (1)

Auf der Eingabeseite wiesen Analysten darauf hin, dass die von Tesla gezeigte Bilderkennung dieses Mal sowohl mit 2D- als auch mit 3D-Kameras erreicht werden kann. Der Kern der Auswahl sind Kostenkontrollfaktoren Hersteller von Sehlinsen und Kameras sowie anderen Kernkomponenten verfügen bereits über die Produktionskapazität für solche Produkte, und produktunterstützende Lösungen und Produktkosteneffizienz verdienen Aufmerksamkeit. (2)

Auf der Ausgangsseite,

Tesla Humanoid RobotDie Ausgangsseite ist die Signal- und Lagesteuerung. Gelenke, Sensoren und Steuerungssysteme sind entscheidend für die Stabilität der Ausgangsseite. Es gibt viele Optionen in diesem Bereich. und verschiedene Hersteller Es werden Vorteile in verschiedenen Preissegmenten erwartet. (3)

Auf der Algorithmusseite

ist das End-to-End-Framework in der Lage, ohne manuelles Feature-Engineering oder Zwischenstufenverarbeitung direkt von der ursprünglichen Eingabe zur endgültigen Ausgabe zu trainieren. Obwohl dieses Video seinen spezifischen Algorithmus nicht zeigt, der auf seinen Eingabe- und Ausgabeinformationen basiert, wird empfohlen, auf den Robotersteuerungsalgorithmus zu achten, der auf dem Reinforcement Learning Framework basiert. (4)Auf der Hardwareseite

zeigt das Video die statische Bewegungssteuerungsstabilität des Tesla-Roboters und die hohe Genauigkeit der IMU, die zur Steuerung des Gleichgewichts verwendet wird, und die „doppelten Encoder“ im Gelenkmodul sind trotzdem nicht blockiert Der Nachteil der starken Genauigkeit ist, dass der Encoder in der geschickten Hand auch eine hohe Genauigkeit aufweist.

Die Bedeutung von Sensorverbindungen wie IMU und Encoder wird immer offensichtlicher. Was die spezifischen Ziele betrifft, ist Zheshang Securities optimistisch, was den allgemeinen Trend der Industrialisierung humanoider Roboter angeht, und konzentriert sich auf den führenden Hersteller von Kernkomponenten humanoider Roboter.

Motor: MOONS ELECTRICAL APPLIANCES, achten Sie auf Inovance Technology, Jiangsu Leili, INCO, VEICHI Electric usw.

Schraube: Hengli Hydraulic, Changsheng Bearing, Wuzhou New Year, achten Sie auf Best, Dingzhi Technology, Rifa Precision Machinery, Qinchuan Machine Tool usw.

Umgeschriebener Inhalt: Zu den Reduziermarken gehören Double Ring Transmission, Green Harmonic, Zhongli De, Shanghai Electromechanical, Hanyu Group, Fengli Intelligent, Han's Laser, Haozhi Electromechanical usw.

Sensoren: Huayi-Technologie, Keli Sensing, Hanwei-Technologie, Xindong Lianke usw.;

Zu den verfügbaren Controller-Marken gehören Huazhong CNC, Bozhong Seiko, Newstar, Eft, INVT usw.

Leichtgewicht: Unternehmen wie Seiko Technology, Zhongfu Shenying, Jilin Chemical Fibre und Jilin Carbon Valley verfolgen allesamt Leichtbautechnologie

Integration: Sanhua Intelligent Control, Top Group usw.;

Komplette Robotermaschine: bereitgestellt von Eston, Boshi Co., Ltd., Xinsong Robot und anderen Unternehmen

Spezialroboter: Jingpin-Spezialoutfit.

Der umgeschriebene Inhalt lautet wie folgt:

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