【东北电新】运动控制算法专家交流要点-0926特斯拉Optim

【东北电新】运动控制算法专家交流要点-0926 #特斯拉Optimus进展 ���大模型应用 ☑定位方案优化：相较国内厂商单纯用编码器定位，特斯拉使用编码器+视觉传感器的方案，精度更高。 ☑端对端神经网络训练：基于大模型与底层控制融合，大模型能直接输出关节力矩和位置，省去任务分解步骤。 ���运动控制算法优化 ☑实现瑜伽动作的核心在于控制器 【东北电新】运动控制算法专家交流要点-0926#特斯拉Optimus进展 ���大模型应用 ☑定位方案优化：相较国内厂商单纯用编码器定位，特斯拉使用编码器+视觉传感器的方案，精度更高。 ☑端对端神经网络训练：基于大模型与底层控制融合，大模型能直接输出关节力矩和位置，省去任务分解步骤。 ���运动控制算法优化 ☑实现瑜伽动作的核心在于控制器能实时针对质心和惯量建模，计算出最优的足底力，保持机器人平衡。 这一点目前国内厂商较少能做到。 #端对端大模型的影响 ���优点 ☑硬件端：大模型迭代能部分降低对传感器的要求，对其他硬件影响不大。 ☑软件端：实现大模型和底层控制器的融合，降低对控制器的依赖。 ���缺点：由于缺乏精准的力反馈，因此在效果输出上较传统方案差。#机器人大模型和自动驾驶的异同 ���相同点：对任务决策和路径规划有较高要求。 ���不同点：机器人对平衡性和安全性有独特要求，因此自动驾驶的数据无法直接迁移使用。