人形机器人马拉松专家会

Q：在刚刚的北京人形机器人马拉松比赛中，卓益得机器人的表现如何？比赛中参与的机器人队伍及完赛情况如何？ A：在比赛中，卓益得的机器人行政二号表现优异，顺利完赛并获得了季军。其中一位选手未更换电池成功完赛，展现了卓越的续航能力，全场第一。共有将近30支队伍参加比赛，但最终能参赛的只有20支左右，而实际能完成21公里比赛的仅剩6或7支队伍。由于续航问题，大部分机器人都无法一次性完成比赛，需要多次更换电池。 Q：比赛过程中机器人的表现以及面临的挑战有哪些？ A：比赛中，各机器人在复杂的非结构化场景下历练，如不平路面、斜坡、井盖、上下坡等，还遭遇了刮风和降雨等天气条件。这些严苛的环境考验了机器人的步态控制、机械强度和算法稳定性，能够顺利完成比赛的机器人证明其在未来应用中具有潜力。 Q：比赛规则中关于更换机器人有哪些规定？ A：比赛规则中对于更换机器人的规定经过多次讨论和调整。最初规则设想换电池扣五分钟、换机型扣十分钟，并按累计扣罚时间进行惩罚。但在实际比赛中，动源动力坚持换电池不扣时间的立场，最终讨论出一个相对公平且保证比赛能够顺利进行的规则。 Q：比赛过程中人形机器人面临哪些挑战和问题？比赛过程中为何选择使用uwb技术跟踪机器人？A：人形机器人在比赛过程中面临诸多挑战和问题，如在复杂应用场景中出现的技术难题，包括但不限于摔倒、电池续航、换机扣分规则等。尽管存在问题，但参与比赛的机器人能够坚持完成比赛，展现了他们的坚韧与进步，也吸引了大众对这一领域的关注与包容。比赛期间使用uwb技术进行机器人跟踪是为了避免与转播车频段冲突，因为转播车的功率较大可能干扰遥控器信号，而uwb技术因其频带带宽不同，能够有效避开此类干扰。 Q：这次马拉松赛揭示了人形机器人在设计上存在哪些问题？ A：这次马拉松赛暴露出了人形机器人在续航、机械设计以及散热设计等方面的问题。由于电机功率密度与电池能量密度的限制，如果机器人不能承受长时间工作（例如2小时），那么这个问题就尤为突出。此外，在极限测试下，对机械结构的耐力要求很高，每一步的冲击力大，需要加强机械设计和散热设计。 Q：在人形机器人马拉松比赛中的具体挑战是什么？ A：比赛中的挑战包括但不限于机器人无法在短时间内充满电，续航能力严重不足，导致一些队伍因担心机器人无法完成任务而不敢开机展示。例如，某款机器人在比赛中频繁出现故障并需要维修，反映出人形机器人在极限环境下的稳定性及耐用性问题。 Q：该款机器人下半身的电机和传感器分布情况如何？ A：下半身设计中，腰部有2个直接用于转向的电机，每个腿上有4个电机，因此整个下半身共有10个电机。尽管有12个电机的版本，但这次比赛中使用的是10个电机的配置。至于传感器，未采用力传感器，而是通过机械传动方式和神经网络识别每个电机的发力情况，主要依靠陀螺仪等传感器来感知身体状态，每个电机内部装有编码器以监测驱动情况。 Q：行者二号机器人的外壳采用了何种材料以确保安全性？ A：行者二号机器人的外壳采用了柔性材料制作，这种材料能够在机器人摔倒时起到缓冲作用，使机器人能够安全地弹回并减少对内部结构的伤害。 Q：这些机器人的姿态保持能力是如何训练出来的？ A：机器人的姿态保持能力主要是通过强化学习训练出来的，例如摆臂动作。对于像天宫动力的小个子机器人，它们使用开源的训练算法，根据预设的步长、身高等参数以及奖励函数进行训练，从而实现类似人类的跑步步态。 Q：是否存在通过采集人类步态数据来训练机器人的方法？ A：是的，可以通过采集人类跑步步态数据，让机器人模拟人的步态进行训练。这种自然步态的训练方式是通过动作采集技术实现的，尽管在天宫动力等案例中可能并未采用此方法，但大部分情况下都会使用类似强化学习的算法直接训练出步态。 Q：目前人机器人大脑的开发进度如何？什么时候可以不用遥控器指挥机器人行动？ A：目前人机器人大脑的开发已较为成熟，通过GPS和视觉导航，理论上可以实现不用遥控器控制机器人行动，例如用GPS加上视觉做导航来实现马拉松级别的自主行动。纪要加微：571117713这样做的好处在于机器人控制会更平顺，减少人为操控带来的失误。 Q：未来人形机器人能否自主完成一些任务？A：未来人形机器人有望实现自主完成巡检等任务，比如在码头、社区园区或边境进行巡检。通过定位导航、识别技术和机器人的续航能力，这些应用场景有望得到满足。 Q：对于人形机器人与大模型发展的预期差异，它们的发展周期是怎样的？A：预计人形机器人的发展周期、迭代周期至少是大模型迭代周期的两倍，因为硬件迭代的周期较长，通常为几个月到一年的时间，而大模型迭代周期较短。