前 言
在中關(guān)村大賽的挑戰(zhàn)環(huán)節(jié),優(yōu)寶特機(jī)器人基于自主研發(fā)的“大腦-小腦”全棧技術(shù)架構(gòu),實現(xiàn)了從環(huán)境感知到動作執(zhí)行的端到端智能閉環(huán)。依托多傳感器融合的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與光學(xué)動作捕捉設(shè)備,團(tuán)隊構(gòu)建了覆蓋多地形、多任務(wù)的機(jī)器人運(yùn)動數(shù)據(jù)庫,為算法迭代與場景適配提供了堅實基礎(chǔ)。
在“小腦”運(yùn)動控制層面,優(yōu)寶特采用模仿學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法,實現(xiàn)了智能機(jī)器人在動態(tài)環(huán)境中的魯棒運(yùn)動與多模式平滑切換。通過“仿真-實機(jī)”雙軌訓(xùn)練機(jī)制,使智能機(jī)器人在虛擬環(huán)境中進(jìn)行大規(guī)模并行學(xué)習(xí),再通過實機(jī)數(shù)據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化策略,顯著提升了在未知場景中的適應(yīng)性與穩(wěn)定性。
在“大腦”智能決策方面,優(yōu)寶特融合視覺-語言-動作(VLA)的端到端架構(gòu),使智能機(jī)器人能夠理解自然語言指令、解析環(huán)境語義,并生成符合物理約束的靈巧動作。
目前,優(yōu)寶特的全棧技術(shù)體系已在城市服務(wù)、家庭服務(wù)、工業(yè)制造等多場景中全面發(fā)力。
以此次大賽為契機(jī),優(yōu)寶特將持續(xù)深化數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)路線,推動智能機(jī)器人在更多工業(yè)與民生場景中的規(guī)模化應(yīng)用。作為山東機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的代表,優(yōu)寶特正以“全棧自研+場景深耕”的雙輪驅(qū)動,為中國具身智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化推進(jìn)貢獻(xiàn)齊魯力量。




