一方面， 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度；另一方面，大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布，场景泛化效果不佳的问题，通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识，并迁移到下游任务中，基于海量数据获得的预训练模型具有较好的知...
计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段,人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更...
计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段,人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景。一方面, 大模型的强拟合能力使得人形...
设计在某个特定范围内执行任务的机器人相对容易,如果想要提高机 器人的通用性,就必须选择可以作为分身的人形机器人。此外,人类与人形机器人 更容易有情感上的交流,人形机器人会让人感到亲近。日本机器人专家森昌弘的假 设指出:由于机器人与人类在外表、动作上相似,所以人类亦会对机器人产生正面 的情感。 1.3. 人...
使机器人更加通用,需要机器人的感知能力、思考和决策能力、行动执行能力的全 面提升。我们认为 GPT(预训练大预言模型)和人形机器人的出现,是机器人在迈 向通用人工智能的道路上的一大步。 感知世界的能力(机器人的眼睛):机器人自主移动的感知和定位技术中激光和视觉 导航是主流应用方案。计算机视觉的发展经历了基于...