具身智能（Embodied Intelligence）：让机器人更智能的关键技术

具身智能（Embodied Intelligence）：让机器人更智能的关键技术

引用

CSDN

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https://m.blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/145408351

具身智能（Embodied Intelligence）是当前人工智能领域的一个重要研究方向，它强调智能体通过身体与物理环境的交互来实现智能行为。这种研究思路将智能与物理存在相结合，通过感知、行动和环境反馈的循环来提升智能体的适应性和自主性。本文将从多个维度介绍具身智能的核心研究方向及其应用实例。

具身感知

具身感知关注智能体如何通过多种传感器（如摄像头、激光雷达、力传感器等）获取环境信息，并将其转化为可理解的数据，以支持后续的决策和行动。例如：

• 视觉SLAM（同步定位与地图构建）：用于机器人导航，如iRobot的Roomba扫地机器人通过视觉SLAM技术在家中自主导航和清洁。
• 3D场景理解：通过深度相机和激光雷达获取环境的三维信息，支持复杂任务执行，如Boston Dynamics的Spot机器人在复杂地形中导航。

具身交互

具身交互研究智能体如何通过身体与环境进行物理交互，包括抓取、操作和移动等任务。例如：

• 语言引导抓取：结合多模态大模型（MLMs），使智能体能够根据人类指令执行抓取操作。
• 触觉感知：通过力传感器和触觉反馈实现精细操作，如Shadow Robot Company的Dexterous Hand能够进行精细物体操作。

具身智能体

具身智能体需要具备多模态感知、交互和规划能力，能够自主地完成复杂任务。例如：

• Robotic Transformer（RT）系列：谷歌开发的具身多模态基础模型，整合了多种感官模态和自然语言处理能力。
• VoroNav系统：北京大学开发的基于大模型的零样本目标导航系统，能够在陌生环境中定位全新类别的物体。

仿真与迁移学习

通过虚拟仿真环境进行低成本训练和测试，并将学到的策略迁移到真实世界。例如：

• Isaac Sim：NVIDIA的虚拟仿真平台，用于训练机器人在虚拟环境中执行复杂任务，然后将策略迁移到真实机器人。
• Sim2Real技术：OpenAI的Dactyl项目使用该技术训练机械手解决魔方。

具身控制

具身控制通过与环境的交互学习，并使用奖励机制优化行为以获得最优策略。例如：

• 深度强化学习（DRL）：用于处理高维数据并学习复杂的行为模式，如DeepGait结合基于模型的运动规划和强化学习，用于地形感知运动。
• 模仿学习：通过收集高质量的演示来最小化数据使用，如ALOHA方法用于人类演示。

具身智能的应用实例

• 智元机器人Figure 02：集成大模型（如GPT）的具身智能机器人，能够理解自然语言指令并执行复杂任务。
• 宇树科技的机器狗Unitree B2-W：高性能四足机器人，具备智能跟随和复杂地形适应能力，适用于救援、巡检和娱乐等场景。
• BestMan平台：基于PyBullet的软硬件平台，支持具身智能机器人的开发与测试。

具身智能的研究不仅推动了机器人技术的发展，也为实现通用人工智能（AGI）提供了新的思路和方法。