LGGY-BL22X型具身智能機器人實訓設備

一、產品概述

具身智能作為人工智能技術與機器人技術深度融合的前沿領域，代表了未來智能系統發展的重要方向。本方案中的系列產品，在結構上，主要由機器人（如七軸協作機械臂、移動機器人）、視覺感知系統、語音交互模塊、中央運算單元組成。在功能上，通過在中央運算單元內部署如DeepSeek等前沿的大模型技術，以及力控反饋、人機交互等技術，使其能夠理解復雜的指令，進行邏輯推理，判斷用戶的真實意圖，從而自主規劃并執行相應任務，這也是具身智能機器人與傳統機器人的根本區別。

該系列產品，不僅可以滿足用戶的科研、開發需求，還可以為智能制造、醫療服務和商業服務等場景提供全新的解決方案。

1.輪式人形機器人

人形機器人由仿生雙臂系統、多模態感知單元，以及中央運算單元構成，并通過全向移動底盤實現自主導航。在仿生雙臂系統中，內置了電子皮膚和力傳感器，以便于用戶開發基于本體感知的雙臂動態防碰撞算法，且雙臂采用七自由度仿生關節，能夠模擬人類上肢“肩-肘-腕”運動鏈的靈活性。該雙臂構型適用于多類場景應用，比如完成倒水、疊衣服等家庭服務，或從事工業生產、水果采摘等行業應用。總的來說，該產品是一款深度融合仿生學設計、高自由度控制與具身智能技術的先進科研平臺，支持面向復雜環境實驗、動態環境交互及跨模態人機協作等場景開展研發工作。

2.智能服務機器人

智能服務機器人融合了移動機器人的自主導航能力與七軸人形手臂的高度擬人化能力，可以面向服務場景開展豐富的應用。在結構上，采用中央運算單元進行推理與決策，并通過配備的深度視覺系統、麥克風陣列及激光雷達構成多模態環境感知網絡，可以感知人體位置、距離、手勢動作、聲音特性等多種信息，從而實現與用戶的高度自主交互。產品適用于展廳講解、商超導覽、校園接待等應用場景。

3.雙臂協同柔性制造平臺

該平臺主要面向生產制造場景。通過采用雙臂控制系統，以及部署在中央運算單元內的多模態大模型的智能分析能力，實現對復雜作業場景的分析推理與決策，最終精準執行各項任務。在實際操作中，用戶可以根據具體需求選擇不同類型的末端執行器，比如吸盤、夾爪、靈巧手，結合大模型的學習和推理能力，可以不斷優化雙臂的運動方式，逐步提升系統的作業效率與準確性。該平臺可應用于零部件裝配、上下料、良次品分揀等多種柔性制造工序。

4.具身智能開發平臺

平臺以一臺人形機器人的上半身為主體結構，通過將其安裝在操作平臺上，可以面向生產或生活場景，以高度擬人的形態開展多樣化的應用，為具身智能的前沿研究開辟了全新的創新平臺。平臺通過深度相機實時獲取作業區域內的三維信息，結合內置的中央運算單元，以及部署的大模型技術，能夠準確識別物體的形狀、位置和姿態，從而控制雙臂進行高精度的仿人作業。除此之外，該系統還內置強化學習算法，并配置遙操作系統，可用于協同控制算法、多模態感知與決策、自主進化等具身智能領域的先進算法開發與驗證。

二、產品功能和特點

1.具身智能與自主決策

本方案的相關產品，均采用自研的七軸人形手臂，通過和視覺、語音、傳感器等技術的深度融合，構建了“環境感知-決策-執行”閉環，形成多模態環境感知網絡。所有產品均部署大模型技術，可以理解用戶的復雜指令，推理出真實意圖，并最終做出決策和反饋。例如，在工業分揀場景中，用戶可以發出如“把桌上的螺絲刀放到貨架上的藍色盒子里”的語音指令，系統收到該指令后，進行如下推理：抓取目標（螺絲刀）、目標位置（桌上）、放置位置（藍色盒子）、放置位置坐標（貨架），然后，通過視覺系統的協同，自主生成該任務的分步驟指令，準確完成相關任務。同時，在任務執行過程中，可以融合視覺、觸覺、位置等環境信息，不斷優化任務執行效率。

2.雙臂協同控制

雙臂系統選用了自研的七軸人形手臂，完全開放底層源代碼，支持二次開發，同時具備廣泛的運動范圍和高度的運動精確度，能夠模擬人類手臂的大部分自然動作。

在控制方面，采用了一控二的協同控制系統，即一個控制器控制兩臺手臂，該方式可以有效的實現雙臂協同與沖突規避，同時通過強化學習算法動態分配任務優先級。比如，給機器人規劃疊衣服的任務時，系統可以快速給出最優動作規劃，還能避免雙臂“打架”的情況，配備的電子皮膚則讓雙臂系統在工作時，及時感知周圍環境的變化，結合大模型的決策能力，實時調整運動路徑和姿態，實現更加精細的操作。

3.強化學習與自主進化

通過分層強化學習框架與跨場景遷移學習機制，賦予具身智能機器人持續適應復雜環境的能力。比如機器人在執行“幫我拿水過來”這個動作時，用戶可以使用強化學習算法訓練機器人，將識別任務（尋找水杯）、移動任務（移動到目的地）、抓取任務（采用合適的角度和姿態拿水杯）進行任務分解與策略分層，縮短訓練周期。而通過持續學習與環境交互后，機器人則可以動態優化自身行為模型，完成自主進化，快速適應多種復雜應用場景，構建具身智能模型。

強化學習與自主進化的結合將推動人形機器人向“通用智能體”發展，實現完全自主決策。

4.多模態感知與融合

機器人配置了豐富的傳感器，如深度視覺、語音識別、激光雷達、超聲波測距、電子皮膚、觸覺反饋等，構建了一個完善的機器人環境感知系統。在具體應用上，機器人內部安裝的語音識別模塊，支持聲音檢測、智能語音識別、聲源定位等功能；機器人頭部和軀干的的深度視覺系統，可以實現語音、手勢、表情、物料、零部件等多種交互信息和產品信息的收集。通過搭載的中央運算單元，機器人在人機交互過程中，可實現自然語言指令解析，從而引導機器人執行指定動作，開展人機協作、語音控制等AI實踐。

三、技術架構

具身智能機器人通過多模態感知網絡、中央運算單元、雙七軸手臂、AI大模型和多類自主學習算法的有機融合，構建了包含“感知-認知-執行-學習”四層架構的智能模型。

1.物理感知層

物理感知層作為具身智能機器人的輸入層,通過多模態傳感器實時捕捉環境信息，以此來作為機器人進行認知與自主決策的依據。

2.決策認知層

決策認知層依托多模態大模型為具身智能機器人提供全面的感知和認知能力。多模態大模型通過理解和分析物理感知層反饋的視覺、觸覺、語音等環境感知數據，推理出類似人類行為的動作模型。

3.行動執行層

行動執行層主要由高自由度的七軸人形手臂和全向活動的移動底盤兩部分組成，這些機器人硬件設備能夠根據決策認知層下達的子任務指令和各種動作模型，實現如人類活動的各種行動能力。

4.學習反饋層

學習反饋層通過與其他層級之間的協同工作，構建了以強化學習、模仿學習等算法網絡為主的優化閉環。通過自主學習的算法網絡，具身智能機器人在實際環境中能夠不斷進行試錯和學習，根據環境的反饋信息來調整動作規范，以最大化累積獎勵為目標，實現對推理與決策過程的優化和改進。

四、應用方向

1.科研場景人機協作

2.商業服務機器人

3.智慧農業機器人

4.家居服務機器人

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LGGY-BL22X型具身智能機器人實訓設備