标签: 三维感知

突破0.1毫米瓶颈!Dexterity Network重新定义机器人精细操作

在工业自动化、精密制造乃至医疗手术等前沿领域,机器人操作的精度直接决定了任务成败的边界。传统基于预编程或简单视觉反馈的控制模式,在面对复杂曲面装配、微米级元器件抓取或生物组织柔性操作时,往往遭遇滑移、形变、定位漂移等致命瓶颈,误差常徘徊在毫米级。这一困局的根源在于多维感知信息割裂与动态环境响应迟滞。

从棋盘到现实世界:解密强化学习在机器人学中的颠覆性跃迁

2016年AlphaGo战胜人类顶尖棋手的里程碑事件,不仅展示了深度强化学习的惊人潜力,更揭示了人工智能突破传统算法局限的可能性。这场人机博弈背后,一个更深层的技术革命正在酝酿——当强化学习从虚拟棋盘的约束中挣脱,迈向物理世界的复杂场景时,其技术范式正经历着根本性重构。本文将从技术演进视角,剖析强化

具身智能新标杆:特斯拉Optimus如何突破人形机器人三大技术壁垒

在2023年人工智能顶会的展示区,一台身高172cm的人形机器人以0.6m/s的步态平稳穿越碎石路面,其足底压力传感器实时调整着28个关节的自由度。这就是特斯拉第二代Optimus展示的最新运动控制能力,其技术参数较初代产品实现质的飞跃:关节扭矩密度提升40%,整机功耗降低35%,动态响应延迟缩短至