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超維機(jī)器人在工業(yè)與能源領(lǐng)域的具身智能探索和應(yīng)用

  具身智能（Embodied AI）是指機(jī)器人能夠通過其物理形態(tài)與環(huán)境的交互，進(jìn)行感知、學(xué)習(xí)、決策和執(zhí)行，從而完成復(fù)雜任務(wù)的能力。具身智能強(qiáng)調(diào)機(jī)器人不僅要具備感知環(huán)境和分析數(shù)據(jù)的能力，還要能夠通過身體的行為和物理互動來適應(yīng)環(huán)境變化，做出實(shí)時(shí)響應(yīng)。

具身智能的特性包括自主性、適應(yīng)性、學(xué)習(xí)能力和環(huán)境互動能力。在工業(yè)能源領(lǐng)域，智能巡檢機(jī)器人需要面對多樣化的設(shè)備、復(fù)雜的環(huán)境和不可預(yù)測的狀況，因此，具身智能特性使得機(jī)器人能夠應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，通過自主巡航、實(shí)時(shí)避障、故障檢測與預(yù)測、環(huán)境變化的應(yīng)對等功能，提升巡檢任務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。本文將從具身智能技術(shù)在巡檢及操作任務(wù)上以及在導(dǎo)航上的應(yīng)用兩方面進(jìn)行分析。

具身智能技術(shù)在巡檢及操作任務(wù)上的應(yīng)用

機(jī)器人在進(jìn)行巡檢任務(wù)時(shí)，以超維第三代室內(nèi)輪式巡檢機(jī)器人為例：

機(jī)器人在進(jìn)行操作任務(wù)時(shí)，以超維第二代操作機(jī)器人為例：

痛點(diǎn)問題：

痛點(diǎn)1：針對新客戶的不熟悉的現(xiàn)場，需重新訓(xùn)練每一個(gè)模型，并重新部署，交付成本高。

痛點(diǎn)2：老客戶升級設(shè)備，或更換操作部件，仍需要重新訓(xùn)練每一個(gè)小模型，維護(hù)成本高。

痛點(diǎn)3：巡檢機(jī)器人攝像頭更換或圖像的分辨率改變，模型都存在識別率降低或不識別的風(fēng)險(xiǎn)，仍需重新訓(xùn)練每一個(gè)模型。

基于小模型的方案算力需求小，好部署，但魯棒性差，維護(hù)成本高，適合在數(shù)據(jù)不足時(shí)的開發(fā)。

得益于超維機(jī)器人在工業(yè)和能源領(lǐng)域多年數(shù)據(jù)積累，在開源的通用檢測大模型GLEE的基礎(chǔ)上，公司二次開發(fā)了應(yīng)用于工業(yè)和能源場景的圖像處理大模型。

根據(jù)操作業(yè)務(wù)及機(jī)械臂自動手眼標(biāo)定需求，我們獨(dú)立設(shè)計(jì)了3d深度估計(jì)的decode模塊，實(shí)現(xiàn)了模型對深度的估計(jì).GLEE并未包含圖像的匹配模塊。我們根據(jù)模型所提取的圖像特征輸出，設(shè)計(jì)了獨(dú)立GNN(Graph Neural Network)模塊，同時(shí)考慮圖像上關(guān)鍵點(diǎn)的特征和位置信息，實(shí)現(xiàn)了圖像匹配功能。以下為我們采用大模型后，各個(gè)任務(wù)指標(biāo)的對比：

具身智能技術(shù)在導(dǎo)航上的應(yīng)用

機(jī)器人在執(zhí)行巡檢和操作任務(wù)時(shí)，對導(dǎo)航的精度要求很高，一般要求誤差在±5cm內(nèi)，姿態(tài)誤差在±3°內(nèi)。

目前常用的感知定位方案

SLAM導(dǎo)航痛點(diǎn)：

痛點(diǎn)1：在缺乏特征的場景下，相機(jī)和激光雷達(dá)的信息用傳統(tǒng)的方法很難提取到有效的特征。例如在空曠的場景，例如田野，大的較為空曠的變電站，或室內(nèi)特征相同的走廊通道，室外的林蔭道等。

痛點(diǎn)2：

在極端天氣下，如雨雪，大霧等天氣，激光雷達(dá)和相機(jī)的工作受限，無法準(zhǔn)確定位。

痛點(diǎn)3：

在環(huán)境變化的場景下，如設(shè)備升級改造，場地施工等情況下，原有的建圖與目前的激光雷達(dá)和相機(jī)的感知結(jié)果不匹配，機(jī)器人導(dǎo)航定位就會丟失位置，無法導(dǎo)航。

痛點(diǎn)4：

在光照變化在環(huán)境變化的場景下，如設(shè)備升級改造，場地施工等情況下，原有的建圖與目前的激光雷達(dá)和相機(jī)的感知結(jié)果不匹配，機(jī)器人導(dǎo)航定位就會丟失位置，無法導(dǎo)航。比較劇烈的情況下，利用傳統(tǒng)機(jī)器視覺無法提取的圖像特征信息，從而降低了感知定位的精度。

基于超維機(jī)器人開發(fā)的視覺大模型，采用自研的圖像匹配模塊，有效提高了處理圖像信息的魯棒性。目前能有效保證機(jī)器人在白天和黑夜有燈光情況下的巡檢任務(wù)的精度需求。

采用圖優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）開發(fā)了3d點(diǎn)云的匹配方案，當(dāng)場景變化時(shí)，在線更新地圖。

未來重點(diǎn)研發(fā)方向：具身智能操作機(jī)器人

核心技術(shù)：

1、感知與交互技術(shù)：多模態(tài)感知，自然語言及手勢識別等交互；

2、決策與規(guī)劃技術(shù)：通常基于深度學(xué)習(xí)等算法，能夠處理復(fù)雜的任務(wù)和問題，并具備一定的泛化能力

3、運(yùn)動控制技術(shù)：通過運(yùn)動控制算法、驅(qū)動電機(jī)，實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的精準(zhǔn)控制和穩(wěn)定運(yùn)動。

應(yīng)用場景：

工業(yè)、能源等高危復(fù)雜場景

 工作計(jì)劃

 巡檢任務(wù)方面：研發(fā)統(tǒng)一視覺和語音信息的大模型，實(shí)現(xiàn)巡檢任務(wù)，（包括巡檢，語音識別和智能問答任務(wù)）的全流程的端到端模型，減少模型對算力的需求，降低部署成本，同時(shí)提高語音識別的準(zhǔn)確率。

導(dǎo)航定位方面：研究整體的基于激光雷達(dá)，imu和視覺的端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航模型，提高在不同極端天氣下模型的魯棒性。特斯拉的FSD模型有重要的參考左右，但其定位精度為10cm，需在它的基礎(chǔ)上融合雷達(dá)，imu和gps信號，實(shí)現(xiàn)定位精度3cm內(nèi)的需求。