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效率7倍提升!穹彻×上交大联合提出机器人操作野外学习框架

 机器邦

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随着深度学习等相关技术的快速发展,机器人操控能力已实现了从传统的抓取、放置等简单任务向更加复杂、精细操作的拓展。然而,当前大多数研究的重点仍主要集中在机器人末端执行器(相当于人类的手部)与环境之间的交互上。

针对这一问题,穹彻智能与上海交通大学卢策吾团队展开合作,共同开发出了一种低成本、高适应性且便于携带的双臂外骨骼系统——AirExo。该系统不仅能为双臂机器人提供精确的关节级遥操作支持,并用于遥操作演示数据的采集,还能在真实(野外)环境中收集演示数据,极大地简化了数据收集流程,并将机器人手臂的操作范围拓展至非结构化环境,使机器人能够从与人类的互动中学习并适应各种情况。

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