Embodied AI
具身智能
智能体通过传感器和执行器在物理或模拟环境中形成闭环:感知、决策、动作、再感知。
用工程语境解释具身玩具机器人里反复出现的概念。
智能体通过传感器和执行器在物理或模拟环境中形成闭环:感知、决策、动作、再感知。
把当前观测和命令映射为动作的函数。MicroDuck 部署的是导出为 ONNX 的神经网络策略。
机器人对自身关节位置、速度、姿态和惯性状态的观测。
在模拟器训练后迁移到真机。关键是执行器建模、随机化、延迟和安全验证。
训练时随机改变质量、摩擦、电压、延迟等参数,让策略适应现实误差。
齿轮换向时的空行程。小型伺服上的几度误差足以显著影响双足平衡。
策略输入向量的固定布局。共享契约让不同技能可以在运行时热切换。
按固定频率读取传感器、运行策略、执行安全限制并写入电机命令的循环。
通过测量光飞行时间估计距离的深度传感技术。MicroDuck 的 tofd 发布 8×8 深度矩阵。
低延迟音视频和数据通道协议,适合机器人远程视频与控制。
跨框架模型格式。MicroDuck runtime 加载带观测归一化的 ONNX 策略。
新版本启动后必须通过 robot.health,失败则 updaterd 自动回滚。