多维度触觉技术如何定义下一代人形机器人?

最后更新:2024-04-15 浏览:1191次

多维度触觉技术如何定义下一代人形机器人?


  在42日的「2024中国人形机器人生态大会」上,多名人形机器人行业企业代表齐聚,就人形机器人产业前沿话题,市场风口与落地方向等维度作了精彩分享。

 

  其中,帕西尼感知科技创始人许晋诚围绕「多维度触觉技术定义下一代人形机器人」这一主题,展开了主题演讲。




  关于帕西尼

 

  帕西尼感知科技来源于人体皮肤上的4大基本力学感受器之一:帕西尼小体。对振动及压力特别敏感,可以检测表面材质。

 

  帕西尼感知科技是一家拥有前沿触觉核心及自动化技术的公司,致力于打造感知更加智能的机器人系统,提升人机交互体验,并在新兴领域探索创新,为客户和社会带来更先进、智能的科技应用。

 

  公司以推动新一代以多维触觉为核心的商用人形机器人为使命,为各类场景及人力密集型企业客户提供顶尖的通用型人形机器人。

 

  作为人类最重要的感官知觉——触觉,几乎承担了全部的人体与物理世界交互的通道,这也包含了人类日常基础劳动的所有场景。帕西尼感知科技致力于突破机器触觉底层技术,赋予机器人如同人体般灵敏的多纬度触觉感知能力,使机器人快速适应不同环境,在数亿个岗位上辅助人类去完成各类基础或繁杂的劳动,引领下一代行业变革。

 

  公司创始成员来自于日本早稻田大学机器人实验室,实验室拥有最前沿技术并发布了世界上第一款人形机器人。延续优秀的研发资质,公司拥有行业一流的机器人产品及方案,包含多维度触觉传感器 PX-6AX、消费级触觉传感器 PX-3A、触觉灵巧手 DexH5以及人形机器人Tora,为智能制造、康养医疗、工业生产、消费电子等领域客户提供行业领先机器人产品和解决方案。

 

  产品矩阵

 

  触觉人形机器人多拉(Tora):作为首款以多维度多阵列触觉感知为核心的人形机器人,具备先进的运动控制和人机交互功能。Tora搭载的PX-Core算法核心使它能够利用视触觉双模态信息高效习得人类生产作业技能。借助模仿学习功能,Tora能够更快适应不同的环境和任务,并且在与人类互动中不断优化自身表现。Tora采用了模块化设计,支持可调节身高和定制开发,能够灵活适配各类应用场景。

 

  帕西尼触觉灵巧手:DexH5是一款多自由度机器人手与触觉传感器完美集成的产品。借助数百个触觉传感单元和人工智能算法,DexH5可以像人手一样自主实现各类常见操作。

 

  PXR机器人力矩关节模组:可实现高精度的力控制、力矩感知模组使用PX多维触觉传感器技术,使机器人更加智能柔性和适应各种环境,且具备稳定性来执行任何任务。

 

  基于视触觉双模态模型控制架构PX-Core



  为什么研究多维度触觉传感技术?

 

  多维度触觉的定义:多维度触觉是机器人重要的知觉形式,与视觉不同,机器人通过多维度触觉可获取对象除几何运动和颜色以外的其它性质,包括压感、摩擦、软硬度、纹理、重量和温度等。

 

  多维度触觉的优势:多维度触觉优势在于独特性和互补性,在诸多场景下发挥核心作用;触觉与视觉融合可提供更可靠更全面的感知能力,推动机器人技术创新与广泛应用;帕西尼感知科技的多维度触觉和机器人技术深度融合,机器人籍此变得更智能、更灵活,更能胜任复杂任务,为社会生产和生活带来更多可能性。

 

  多维度触感技术的必要性:要让机器人适应复杂多变的生活场景并不简单,组装纤细的产品 , 拾取柔软的布料 , 端起易碎的玻璃杯 , 甚至搬运大小重量不一的箱子都是机器人作业的阻碍。人类克服这一困难的利器是布满双手的触觉感受器,借由多维度阵列式的触觉反馈,人类可以在行动过程中不断地调整姿势和力度,实现对各类物体和工具的操控,因而,触觉感受能力是机器人进入复杂柔性场景的关键。

 

  帕西尼的技术能力:

 

  帕西尼感知科技的多维度触觉传感技术可以赋予机器人像人类一样强大的多维度触觉感知能力,使其能够感知各种形状和材质的物体,为机器人的自主学习提供基础,使得机器人可以在更复杂和柔性场景里实现抓取和操纵,将其引入生活和工作的方方面面。

 

  触觉传感器市场增量:2020年全球触觉传感器市场为112亿美元,2028年至261亿美元。

 

  人形机器人力/触觉传感器市场增量:一个人形机器人系统零组件约10%需要使用力/触觉传感器,市场空间以及可预期的增长非常大。手术机器人力/触觉传感器市场增量:力矩/触觉传感器约占手术机器人总成本约5%

 

  触觉方案相比视觉方案的优势:

 

  纯视觉方案低效,困在局部最优解;触觉本质上是一种被忽视的感知能力,市场价值未被充分挖掘,触觉方案任务成功率与准确率相比纯视觉方案能够带来非常瞩目的提升。

 

  帕西尼感知核心技术:机器人自动化力控制技术、核心触觉传感器技术、机器人硬体技术。

 

  产品对比: