盖世汽车讯 传统机器人,例如用于工业和危险环境的机器人,易于建模和控制,但过于僵硬,无法在狭窄空间和不平坦地形中操作。柔软的仿生机器人则更善于适应环境,并在其他难以触及的地方进行操控。然而,这些更灵活的功能通常需要一系列机载传感器和针对每个机器人设计量身定制的空间模型。
图片来源: 期刊《Nature》
据外媒报道,麻省理工学院(MIT)的研究人员采用一种全新且资源需求更低的方法,开发了一种复杂程度更低的深度学习控制系统,该系统只需一张图像就能教会柔软的仿生机器人移动并执行指令。相关研究成果发表在期刊《Nature》上。
- 随机文章
- 热门文章
- 热评文章
- 本田将投资日本芯片制造商Rapidus
- 美国汽车行业组织集体声讨NHTSA 呼吁全面改革
- 小鹏汽车兑现60天账期承诺,多家供应商收到签署补充协议邮件
- 全新MG4正式量产下线,将于8月发布
- EPC推出高性能25 ARMS、三相BLDC电机驱动逆变器参考设计EPC9196
- Hutchinson设计推出集成冷却模块 提高电动汽车的效率
- 苹果获CarPlay Ultra新专利 包括新自适应巡航控制功能
- 宝马CEO:欧美有望就进口汽车关税达成可控协议