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首页标签机器人

#机器人

机器人(Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。

实时仿真 — 便携式应力感知摄像头应用案例

联远智维

通过摄像头获取三维应力场,实现结构的安全监测,最终应用于智能机器人实现柔性抓取以及物理交互。

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Nat. Methods | 面向生命科学的人工智能智能体

DrugOne

一个更具想象力的方向,是将 AI 智能体与实验机器人深度结合,用于自动化湿实验操作。当智能体负责设计实验、分析结果并实时调整策略,机器人负责精准执行实验步骤,一...

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读懂SIL与HIL的核心关联,才算真正入门NVIDIA机器人开发

GPUS Lady

在Isaac智能机器人开发平台中,SIL和HIL在机器人开发和部署流程中扮演着至关重要的“桥梁”角色,它们共同构成了一个从虚拟到实体、从算法到产品的安全、高效且...

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【文末有福利】NVIDIA Isaac开发平台全方位解锁具身智能开发困局

GPUS Lady

各位开发者注意!从本篇起,我们将推出系列实操教程,带大家从 Isaac Sim 仿真环境 入手,无缝衔接 Jetson 硬件平台,完成真机部署与虚实结果验证,打...

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看Robotiq 2F-85如何实现高精度自适应抓取

上海慧腾工业

在技术架构层面,2F-85支持0-85mm行程调节,有效负载5kg ,夹持力20-235N可调,位置分辨率0.4mm。其驱动系统通过Modbus RTU协议实现...

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NVIDIA机器人仿真平台Isaac Sim 6.0文档悄然更新:Early Developer版本亮相,正式版还远吗?

GPUS Lady

对于深耕机器人仿真领域的开发者而言,NVIDIA Isaac Sim的每一次版本迭代都值得密切关注。这个周末,小编在查阅官方文档时意外发现,Isaac Sim的...

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人形机器人的2025:离“进家门”还有多远?

Alter聊科技

2025年未能上演机器人大脑的“ChatGPT”时刻,但头部的人形机器人厂商已经陆续落地了VLA模型。其中智元机器人发布的通用具身基座模型“智元启元大模型”,采...

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大幅超越π0.5和X-VLA!清北最新Motus:理解、生成、控制全能, 海量视频喂出“最强大脑”

AI生成未来

本工作考虑语言条件下的机器人操作任务。对于每个具身智能体,任务定义了动作 、观测 (视觉输入)、语言指令 以及机器人的本体感知 ,其中 分别表示动作空间、观...

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凯哥 | 特斯拉:从汽车到 AI 的具生智能实验场

凯哥

大富刷着手机,刷到一条新闻:特斯拉又要在德州搞一个「AI 工厂」,机器人一上来就按百万台算,配套自研 AI5、AI6 芯片,还要把工厂的能源和空调都交给 AI ...

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史凯 | 从模型飞轮到机器人军团:具身智能与数据要素如何吃掉下一个十年?

凯哥

具身智能(Embodied Intelligence)是一种让“算法长在设备上”的前沿人工智能范式:智能体被置于机器人、自动驾驶车辆等物理载体之中,通过...

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腾讯云存储 X 帕西尼:机器人的“深造”之路

云存储

腾讯云 | 云存储 (已认证)

在今年4月的机器人马拉松大赛上,一台人形机器人缓慢前进,后面跟着几十位工程师,他们忙着调算法、换电池、抗干扰。即便如此,大多数机器人还是频繁摔跤,窘态百出。

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BipedalWalker实战:SAC算法如何让机器人学会稳定行走

deephub

下肢假肢的控制系统设计一直是个老大难问题。传统控制理论需要建立肢体和环境的精确数学模型,但现实世界可以不一样,比如说地面摩擦力时刻在变,坡度各不相同,患者随时可...

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算力十年狂飙100000倍,他却每天担心破产!黄仁勋亲述:如何用“30天危机感”逆袭万亿AI市场

深度学习与Python

汽车问世后才出现汽车技工、加油站、改装等行业。未来机器人也会催生“机器人服饰”“机器人维护”“机器人个性化”等全新产业。

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告别专家依赖,让机器人学会自我参考,仅需200步性能飙升至99.2%

机器之心

当前,视觉语言动作(VLA)模型在机器人操作任务中表现出色,但其性能严重依赖专家示范数据,不仅成本高昂,还存在「示范偏差」,性能难以突破人类上限。而强化学习虽好...

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没了遥控器,还被扔进荒野,具身智能该「断奶」了

机器之心

「我们现在有一个巨大的问题,漂亮的算法无法在机器人内部运行。」ATEC2025 赛事组专家、卡里法大学(Khalifa University)自主机器人系统教授...

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为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器,反而让它变笨了?

机器之心

为什么特征拼接 (Feature Concatenation)会在机器人感知和决策中失效?

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程序设计方法与实践-动态规划

小陈又菜

现有机器人从矩阵的左上角出发,要到达右下角,希望你设计一条道路,使得机器人沿路径收集到的金币最多(要求机器人每次只能往右或者往下移动一格)。

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领券