具身智能：概念与技术栈

具身智能：概念与技术栈

1. 具身智能是什么？

具身智能是一种通过在物理和数字世界中的学习和进化，实现理解世界、互动交互并完成任务的技术。它由**“本体”（机器人本体）和“智能体”**（具身于本体之上的智能核心）组成，目标是让智能体通过与物理世界的交互，适应新环境、学习新知识并解决实际问题。

2. 关键组成部分

• 本体：机器人本体，用于在物理或虚拟环境中进行感知和任务执行。

• 智能体：负责感知、理解、决策和控制的智能核心。

• 数据：用于泛化和训练，帮助智能体学习和适应。

3. 技术栈基石

具身智能结合了深度学习和传统机器人的技术特点：

• 大模型：帮助机器人理解消化知识，构成机器人的智能体。

• 机器人本体：延续传统机器人知识，解决实际物理环境下的运动问题。

具身智能的前沿研究

1. 机器人本体

具身智能的机器人本体包括固定基机器人、轮式机器人、履带式机器人、四足机器人、人形机器人和仿生机器人等。每种机器人类型都有其特定的应用领域和技术细节。

2. 数据来源——模拟器

模拟器在具身智能中至关重要，通过提供虚拟环境，帮助研究人员进行低成本、高安全性和可扩展性强的实验和测试。常见的模拟器包括：

• Isaac Sim：用于自动驾驶、工业自动化和人机交互。

• Gazebo：开源机器人研究模拟器，支持多种传感器仿真。

• PyBullet：用于强化学习和机器人仿真。

3. 智能体研究领域

智能体的研究领域包括具身感知、3D场景理解、主动视觉感知、触觉感知、具身交互、具身代理、具身任务规划和具身控制等。这些领域涉及多种技术和方法，如vSLAM、3D视觉定位、多模态数据融合等。

具身智能开发的基础知识

1. 编程语言和数据结构

• C++：用于高效的嵌入式功能运行和推理引擎开发。

• Python：用于快速验证功能。

• MatLab：用于快速验证理论算法。

2. ROS（机器人操作系统）

ROS是通用的机器人中间件，可以快速部署机器人基本功能，目前也有与LLM（大语言模型）结合的案例。

3. 深度学习

• 基础知识：卷积神经网络（如AlexNet、ResNet）、RNN、LSTM、Transformer等。

• 框架：PyTorch。

• 机器人深度学习架构：RT、RT-2、AutoRT/SARA-RT/RT-Trajectory等。

4. 嵌入式开发

• 芯片开发：如ST、ESP、GD、英飞凌等。

• 原理图和PCB板：能够看懂原理图和PCB板。

• Linux内核驱动：一般Linux内核驱动的开发。

人形机器人本体介绍

文章还介绍了人形机器人的关节和结构，包括线性关节、旋转关节、关节传感器和关节驱动系统。人形机器人的复杂性很大程度上源于其自由度要求高，关节数量多，涉及的供应商复杂。

总结

具身智能是当前科技领域的前沿方向，结合了深度学习和传统机器人技术，旨在通过智能体与物理世界的交互，实现复杂任务的自动化和智能化。它在机器人本体、数据来源、智能体研究和开发基础知识等方面都有广泛的研究和应用。随着技术的不断发展，具身智能有望在更多领域发挥重要作用。