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在机器人技术的发展中,“大脑+小脑”的架构模式逐渐成为推动机器人智能化的关键。其中, “大脑”作为机器人的核心决策单元,承担着复杂任务规划、环境感知和决策制定的重要角色,而“小脑”则专注于运动控制和实时调整。 这种分工明确的架构不仅提高了机器人的自主性和适应性,还为机器人在复杂环境中的应用提供了更多可能。
在“大脑+小脑”的架构中,“大脑”的重要性不言而喻。它需要处理海量的传感器数据,进行复杂的深度学习推理和决策制定。 ****************[算力魔方® 凭借其强大的算力资源,成为机器人“大脑”的理想选择。 算力魔方® 通过搭载高性能的Intel® CPU和独立显卡,能够支持OpenVINO™等深度学习工具,加速机器人对环境的感知和决策。
例如,在机器人导航任务中, 算力魔方® 可以实时处理来自摄像头、激光雷达等传感器的数据,实现高精度的环境感知和路径规划。这种强大的算力支持使得机器人能够在复杂环境中快速做出决策,优化路径规划,从而实现高效、安全的自主导航。
算力魔方® 在机器狗导航中的应用已经取得了显著成效。通过深度学习模型,机器狗能够实时感知周围环境,识别障碍物并规划最优路径。另外,在智能仓储场景中,搭载 算力魔方® 的机器狗能够高效完成货物搬运任务,减少人工操作的错误和遗漏。
算力魔方® 不仅在导航任务中表现出色,还在具身智能领域展现了巨大潜力。例如, 通过与生成式物理引擎Genesis结合,算力魔方®能够支持机器人在复杂环境中进行模拟和交互。这种能力使得机器人能够更好地理解人类指令,并通过自然语言交互完成任务。
在离线场景中,机器狗需要依靠自身的算力完成任务。 算力魔方®凭借其强大的边缘计算能力,能够支持机器狗在没有网络连接的情况下独立运行。 这种能力使得机器狗在野外探索、应急救援等场景中具有更高的适应性和可靠性。
机器狗案例运行视频
审核编辑 黄宇
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