Nathan Ratliff – NVIDIA 技術博客
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Wed, 14 May 2025 08:40:34 +0000
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R2D2：利用 NVIDIA 研究工作流程和模型提升靈巧機器人的適應性
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Fri, 25 Apr 2025 09:04:34 +0000
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如今，Robotic arms 用于組裝、包裝、檢查等更多應用領域。但是，它們仍然經過預編程，可以執行特定的、通常是重復性的任務。為了滿足大多數環境中日益增長的適應性需求， perceptive arms 需要根據實時數據做出決策和調整行為。這提高了協作環境中任務的靈活性，并通過危險感知提高安全性。 本期 NVIDIA Robotics Research and Development Digest (R2 D2 ) 探討了 NVIDIA Research 的一些機器人靈活性、操作和抓取工作流以及 AI 模型 (如下所示) ，以及它們如何應對適應能力和數據稀缺等關鍵機器人挑戰： 靈巧的機器人能夠精準、高效地操控物體。機器人的靈活性涉及精細的運動控制、協調，以及通常在非結構化環境中處理各種任務的能力。機器人靈活性的關鍵方面包括抓握、操控、觸覺敏感度、
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