人形機器人決策難度更G：決策層依據感知層獲取的信息進行決策判斷，來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令。特斯拉人形機器人與FSD底層模塊打通，一定程度上算法可復用，但人形機器人需完成人類 各種動作，動作連續復雜、需頻繁的物理交互且操作因果性多，算法難度遠G于自動駕駛。
⚫ ChatGPT助力拆解任務：大語言模型擅長推斷語言條件，并利用其代碼編寫能力，拆分任務，給出運動規劃的 目標函數。
⚫ 實時反饋以便調整動作：依據感知系統的反饋，可實時調整動作規劃，并執行
| 資料獲取 | |
| 服務機器人在展館迎賓講解 |
|
| 新聞資訊 | |
| == 資訊 == | |
| » 按控制方式進行分類，機器人分為二種：非伺 | |
| » 按機械手的幾何結構進行分類，機器人分為三 | |
| » 智能安防巡檢機器人的起源與發展歷史，De | |
| » 智能交互機器人的主要部件選型參考方案:伺 | |
| » 智能接待機器人的關節機構設計方案參考：運 | |
| » 智能接待機器人機構設計模型分析:機器人運 | |
| » 智能接待機器人控制結構設計原理：串行和并 | |
| » 中小企業展廳講解機器人的電源電池：鉛酸蓄 | |
| » 智能互動機器人的嘴巴：6個功能模塊組成 | |
| » 具身智能機器人的鼻子：和電現象有關的電子 | |
| » 語音交互機器人的耳朵：聽到聲音，識別不同 | |
| » 人臉識別機器人的眼睛：認字,識圖,認物, | |
| » 展廳機器人智能控制系統設計方案:電源系統 | |
| » 智能全方位移動機器人解決方案:運動控制器 | |
| » 迎賓機器人的運動控制器設計原理,硬件框圖 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
智能消毒機器人 |
|
機器人底盤 |
 |
