技术栈
人形机器人
v_JULY_v
15 天前
人形机器人
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hover
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全身控制器
英伟达HOVER——用于人形机器人的多功能全身控制器:整合不同的控制模式且实现彼此之间的无缝切换
前几天,一在长沙的朋友李总发我一个英伟达HOVER的视频(自从我今年年初以来持续不断的解读各大顶级实验室的最前沿paper、以及分享我司七月在具身领域的探索与落地后,影响力便越来越大了,不断加油 ),该视频说的有点玄乎,但我还是记住了这个工作
v_JULY_v
1 个月前
人形机器人
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omnih2o
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rgb摄像头跟踪人类动作
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h2o
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humanplus
OmniH2O——通用灵巧且可全身远程操作并学习的人形机器人(其前身H2O是HumanPlus的重要参考)
由于我司「七月在线」自今年年初以来,一直在针对各个工厂、公司、客户特定的业务场景,做解决方案或定制开发,所以针对每一个场景,我们都会反复考虑“用什么样的机器人、什么样的技术方案”做定制开发
v_JULY_v
4 个月前
vr
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具身智能
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人形机器人
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open-television
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television
Open-TeleVision——通过VR沉浸式感受人形机器人视野:兼备远程控制和深度感知能力
7.3日,我司七月在线(集AI大模型职教、应用开发、机器人解决方案为一体的科技公司)的「大模型机器人(具身智能)线下营」群里的一学员发了《Open-TeleVision: Teleoperation with Immersive Active Visual Feedback》这篇论文的链接
kuan_li_lyg
8 个月前
人工智能
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机器人
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自动驾驶
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ros
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urdf
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四足机器人
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人形机器人
UR5 机器人 URDF 代码阅读
该段XML代码在机器人建模中定义了一个名为“base_link”的链接单元,这个链接具备视觉、碰撞和惯性属性,适用于UR5机器人模型或类似应用场景。以下是各个部分的具体说明:
猛码Memmat
8 个月前
机器人
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人形机器人
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双臂协同
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通用架构
人形机器人进展:IEEE Robotics出版双臂通用协同机械手操作架构
图1 人居环境下的人形双臂机器人系统通用人形机器人 作为近年来机器人与AI交叉领域的研究热点和技术竞争高地,因其具备在 非结构化人居环境 中承担各种琐碎家务的潜力而得到广泛关注。 人形双臂系统 直接承载着人形机器人操作任务的执行能力,通用且灵巧的操作不仅依赖先进的感知与推理决策,而且对复杂的协同规划控制设计提出了极高要求。
猛码Memmat
9 个月前
人工智能
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中间件
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机器人
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人形机器人
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通用机器人
SanctuaryAI推出Phoenix: 专为工作而设计的人形通用机器人
唯一入选《时代》杂志 2023 年最佳发明的通用机器人。 称机器人自主做家务的速度和灵活度已达到了和人类相当的水平。
汀、人工智能
9 个月前
人工智能
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自然语言处理
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机器人
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llm
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nlp
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人形机器人
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智能机器人
智能咖啡厅助手:人形机器人 +融合大模型,行为驱动的智能咖啡厅机器人(机器人大模型与具身智能挑战赛)
“机器人大模型与具身智能挑战赛”的参赛作品。的目标是结合前沿的大模型技术和具身智能技术,开发能在模拟的咖啡厅场景中承担服务员角色并自主完成各种具身任务的智能机器人。这里是的参赛作品《基于大模型和行为树和生成式具身智能体》的机器人控制端代码。
hitrjj
10 个月前
机器人
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人机交互
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导航
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操作
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人形机器人
【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第七十七期】Mon, 15 Jan 2024
AI视野·今日CS.Robotics 机器人学论文速览 Mon, 15 Jan 2024 Totally 14 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页
kuan_li_lyg
1 年前
机器人
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自动驾驶
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ros
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机器人控制
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人形机器人
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最优控制
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crocoddyl
Crocoddyl: 多接触最优控制的高效多功能框架
我们介绍了 Crocoddyl(Contact RObot COntrol by Differential DYnamic Library),这是一个专为高效多触点优化控制(multi-contact optimal control)而定制的开源框架。Crocoddyl 可高效计算给定预定义接触序列(predefined sequence of contacts)的状态轨迹(state trajectory)和控制策略(control policy)。其效率得益于稀疏分析导数(sparse analyti
kuan_li_lyg
1 年前
人工智能
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matlab
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机器人
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自动驾驶
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ros
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ros2
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人形机器人
IEEE 机器人最优控制开源库 Model-based Optimization for Robotics
机器人,尤其是仿人机器人,是一个极其复杂的动态系统,其行为的生成(generation of behaviors)并非易事,因为一个行为需要调整的参数数量非常多。但是,当今机器人面临的挑战要求它们自动生成和控制各种行为,以便更加灵活地适应不断变化的环境。优化(Optimization)或最优控制(optimal control)为基于基本原理(成本函数(cost functions)、约束条件(constraints))自动生成行为提供了一种有趣的方法。摩尔定律以及优化算法,特别是实时优化算法的最新发展,