| 查看: 1184 | 回复: 0 | |||
[交流]
具身智能：技术挑战与未来发展方向探究
|
|
具身智能体积极与物理环境互动，涵盖了广泛的具身形态，包括机器人、智能家电、智能眼镜和自动驾驶车辆等。其中，机器人作为最突出的具身形态之一，备受关注。根据不同的应用场景，机器人被设计成各种形式，以充分利用其硬件特性来完成特定任务。如下图所示，具身机器人一般可分为：（1）固定基座型机器人，如Franka机械臂，常应用在实验室自动化合成、教育、工业等领域中；（2）轮式机器人，因高效的机动性而闻名，广泛应用于物流、仓储和安全检查；（3）履带机器人，具有强大的越野能力和机动性，在农业、建筑和灾难场景的应对方面显示出潜力；（4）四足机器人，以其稳定性和适应性而闻名，非常适合复杂地形的探测、救援任务和军事应用。（5）人形机器人，以其灵巧手为关键，在服务业、医疗保健和协作环境等领域广泛应用。（6）仿生机器人，通过模拟自然生物的有效运动和功能，在复杂和动态的环境中执行任务。 尽管具身智能发展迅速，但它面临着一些挑战，并呈现出令人兴奋的未来方向： （1）高质量机器人数据集。获取足够的真实世界机器人数据仍然是一个重大挑战。收集这些数据既耗时又耗费资源。单纯依靠模拟数据会加剧仿真到现实的差距问题。创建多样化的真实世界机器人数据集需要各个机构之间紧密且广泛的合作。此外，开发更真实和高效的模拟器对于提高模拟数据的质量至关重要。为了构建能够在机器人领域实现跨场景和跨任务应用的通用具身模型，必须构建大规模数据集，利用高质量的模拟环境数据来辅助真实世界的数据。 （2）人类示范数据的有效利用。高效利用人类演示数据包括利用人类展示的动作和行为来训练和改进机器人系统。这个过程包括收集、处理和从大规模、高质量的数据集中学习，其中人类执行机器人需要学习的任务。因此，重要的是有效利用大量非结构化、多标签和多模态的人类演示数据结合动作标签数据来训练具身模型，使其能够在相对较短的时间内学习各种任务。通过高效利用人类演示数据，机器人系统可以实现更高水平的性能和适应性，使其更能在动态环境中执行复杂任务。 （3）复杂环境认知。复杂环境认知是指具身智能体在物理或虚拟环境中感知、理解和导航复杂现实世界环境的能力。对于非结构化的开放环境，目前的工作通常依赖预训练的 LLM 的任务分解机制，利用广泛的常识知识进行简单任务规划，但缺乏具体场景理解。增强知识转移和在复杂环境中的泛化能力是至关重要的。一个真正多功能的机器人系统应该能够理解并执行自然语言指令，跨越各种不同和未见过的场景。这需要开发适应性强且可扩展的具身智能体架构。 （4）长程任务执行。执行单个指令通常涉及机器人执行长程任务，例如 “打扫厨房” 这样的命令，包含重新排列物品、扫地、擦桌子等活动。成功完成这些任务需要机器人能够规划并执行一系列低级别动作，且持续较长时间。尽管当前的高级任务规划器已显示出初步的成功，但由于缺乏对具身任务的调整，它们在多样化场景中往往显得不足。解决这一挑战需要开发具备强大感知能力和大量常识知识的高效规划器。 （5）因果关系发现。现有的数据驱动的具身智能体基于数据内部的相关性做出决策。然而，这种建模方法无法使模型真正理解知识、行为和环境之间的因果关系，导致策略存在偏差。这使得它们难以在现实世界环境中以可解释、稳健和可靠的方式运行。因此，具身智能体需要以世界知识为驱动，具备自主的因果推理能力。 （6）持续学习。在机器人应用中，持续学习对于在多样化环境中部署机器人学习策略至关重要，但这一领域仍未被充分探索。虽然一些最新研究已经探讨了持续学习的子主题，如增量学习、快速运动适应和人机互动学习，但这些解决方案通常针对单一任务或平台设计，尚未考虑基础模型。开放的研究问题和可行的方法包括：1) 在最新数据上进行微调时混合不同比例的先前数据分布，以缓解灾难性遗忘，2) 从先前分布或课程中开发有效的原型，用于新任务的推理学习，3) 提高在线学习算法的训练稳定性和样本效率，4) 确定将大容量模型无缝集成到控制框架中的原则性方法，可能通过分层学习或慢 - 快控制，实现实时推理。 （7）统一评估基准。尽管有许多基准用于评估低级控制策略，但它们在评估技能方面常常存在显著差异。此外，这些基准中包含的物体和场景通常受到模拟器限制。为了全面评估具身模型，需要使用逼真的模拟器涵盖多种技能的基准。在高级任务规划方面，许多基准通过问答任务评估规划能力。然而，更理想的方法是综合评估高级任务规划器和低级控制策略的执行能力，特别是在执行长时间任务和衡量成功率方面，而不仅仅依赖于对规划器的单独评估。这种综合方法能够更全面地评估具身智能系统的能力。 总之，具身智能使智能体能够感知、认知并与数字空间和物理世界中的各种物体互动，显示了其在实现通用人工智能方面的重要意义。本综述全面回顾了具身机器人、具身仿真平台、具身感知、具身交互、具身智能体、虚拟到现实的机器人控制以及未来的研究方向，这对沿着促进具身智能的发展具有重要意义。更多www.pnprobotics.com 集智联机器人（Plug & Play Robotics），简称PNP机器人，是Franka Robotics和思灵机器人金牌合作伙伴，集智联机器人团队成员均来自于国内外机器人行业知名企业，具有较强的学术背景。PNP机器人致力于为客户提供从硬件到软件的全方位支持，帮助客户快速实现机器人的部署与应用，提升生产效率和智能化水平。 PNP机器人和思灵机器人以及旗下Franka机器人等深度合作，聚焦面向生活和工业场景的单臂/双臂数据采集场景，致力于机器人即插即用（Plug & Play ）技术和具身智能通用解决方案。 通过PNP机器人平台，您可以轻松购买各种机器人相关产品，省心省事省力。我们专注于为用户提供专业、便捷且经济实惠的机器人系统及定制服务，帮助您实现更多可能。 |
回复此楼» 猜你喜欢
好奇怪的filecode
已经有7人回复
-
这样的filecode谁见过
已经有24人回复
-
工程热物理与能源利用论文润色/翻译怎么收费?
已经有177人回复
-
2026国自然放榜时间
已经有9人回复
-
中国机械工程投稿求助
已经有4人回复
-
奇怪，两个人的filecode固定段从头到尾一模一样
已经有12人回复
-
确定了，国自然21号放榜
已经有9人回复
-
分享一下我之前已中青C的计划书的filecode
已经有5人回复
-
今天放榜吗？
已经有17人回复
-
没有任何消息-是不是就凉了
已经有10人回复
30