TsingtaoAI具身智能高校实训方案通过华为昇腾技术认证

日前,TsingtaoAI推出的"具身智能高校实训解决方案-从AI大模型+机器人到通用具身智能"基于华为技术有限公司AI框架昇思MindSpore,完成并通过昇腾相互兼容性技术认证。

TsingtaoAI&华为昇腾联合解决方案

本项目"具身智能高校实训解决方案"以实现高校内的AI大模型与机器人技术结合为目标,提供从多模态感知到任务执行及反馈优化的完整架构。基于华为昇腾AI基础设施及昇思MindSpore框架,项目在技术深度、应用广度和创新性方面具有显著优势。架构包含以下四层逻辑模块:

1. 多模态感知层

该层通过融合语音、视觉及触觉数据,实现对物理环境的全面感知:

  • 语音感知:利用如Whisper等自然语言处理模型将语音转化为文本,并解析指令意图。
  • 视觉感知:采用深度相机构建三维环境模型,实现物体识别与空间定位,为任务提供视觉输入。
  • 触觉感知:机械臂末端搭载力矩传感器,实时反馈抓取力,确保动作的安全性与精确性。

2. 多模态理解与决策层

  • 多模态融合:通过华为昇思框架整合语音、视觉及触觉信息,利用如Yi-Large、CogVLM2等大语言模型解析复杂指令(如"将蓝色圆柱放在红色方块旁"),生成可执行的任务规划。
  • 语义理解与推理:多模态信息经深度融合后,形成任务语义与目标坐标描述,指导机械臂操作。

3. 行动执行层

该层完成从指令解析到物理任务执行的闭环:

  • 任务规划与路径生成:通过逆运动学算法将多模态决策转化为机械臂的关节运动指令,利用高精度六自由度机械臂完成任务。
  • 实时调整:结合触觉和视觉反馈,实时优化路径与动作参数,提升任务完成效率与稳定性。

4. 学习反馈层

此层致力于持续提升系统性能:

  • 强化学习与仿真优化:在仿真环境中,通过深度强化学习优化执行策略,使系统不断进化以适应复杂动态环境。
  • 教学数据记录与分析:记录实训中的任务数据,供学生复盘并设计优化方案。

技术创新与应用场景

  1. 技术创新:以大语言模型、3D视觉和多模态感知为核心,结合华为昇腾的高性能AI计算平台,提升机械臂在感知、理解和执行方面的能力。
  2. 应用场景:通过任务分解和多模态数据处理,培养学生对多模态感知和自然语言指令执行的理解,支持本科及研究生在智能机器人、自动化、人工智能等方向的实践教学。

该方案不仅推动了高校智能教育体系的现代化升级,更为行业具身智能技术提供了标准化的实训范式。

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