特斯拉(TSLA)机器人叠衣服技术拆解交流-美股-调研纪要-20240220

特斯拉机器人叠衣服技术拆解交流1.特斯拉发布的关于机器人叠衣服的视频中，技术水平如何？是否实现了完全自主化的操作？特斯拉发布的视频中展示的机器人叠衣服的过程，并没有实现完全自主化的操作。目前，无论是人形机器人还是机械臂，都还没有能够完全自主化操控柔性面料的技术。视频中的机器人是通过现场工作人员使用遥控设备进行操作的。特斯拉可能在结合运动控制技术和大模型或强化学习来进行机器人的日常动作训练，以培养其自主化学习的能力。马斯克本人也已经澄清，目前人形机器人并没有达到真正的自主化操作。2.在实现机器人自主叠衣服的过程中，涉及哪些技术难点？ 机器人自主叠衣服的技术难点可以分为三大块： 感知智能、决策智能和运动智能。 第一块感知智能，它的目的是要先识别出来，这个东西它是衣服，机器人知道它是什么，要识别出来是衣服解决的是“是什么”的问题。之后是实现定位，知道衣服在哪个地方，这是感知智能要做的两件事情，一个是识别出来是什么东西，然后定位出来它在哪个地方，这是感知智能要做的两件事情，其次，决策智能要求机器人能够将衣服摆成标准形状，并识别出标准形状，然后制定抓取点和折叠工序。总结一下的话，决策智能就干了三件事。第一件事目的是要摆成标准形 状，第二件事是识别出来这个标准形状，第三件事是抓取点的选择和叠衣服工序的制定。 最后，运动智能的目的是要操作两个机械臂来实现叠衣服的过程，需要多臂协同工作，在自由度比较多的时候，很可能会出现单个控制器的算力不够，这个时候就可能会拆分控制器，需要两个以上的控制器，控制器之间的通信协同以及系统的实时性都需要考虑。这是第一个要解决的问题。第二个要解决的还有力控和柔性体操作的挑战，如力感知、抓取力大小对摩擦力的影响，以及在折叠过程中对拉扯力的监控等。这要求抓取 设备，它的末端具有力感知的功能，还有就是灵巧手的形状，是类似于整个5根手指分开的，还是说非常简单的只有两个夹片这种形式的。 另一个就是在折叠过程中，两条臂在折叠的时候，它们之间相互是存在一个拉扯关系的，这个拉扯会造成面料的变形，这个变形有可能会影响到第二部分的决策智能，决策智能制定了折叠的工序，如果变形了之后，有可能造成下一道工序，不能按照原先制定的标准流程来来执行了。所以说力控这部分还要求抓取的过程中，折叠的过程中对拉扯的力也要有一些监控。 这些技术难点使得机器人操作柔性面料的难度指数级增长，尤其是感知智能和决策智能部分，对面料和衣服的识别提出了很大挑战。后面的运动智能，目前来说挑战主要还是在力控这一块。多臂协同不算是一个比较难的挑战，相对来说比较成熟，主要是力控对柔性材料抓取，这个操作过程目前还是有一些挑战的。3.在实现自主化的过程中，哪个模块最容易突破？决策、感知和运动控制这三个模块中，哪个更具挑战性？ 在机器人自主化的三个核心模块中，决策模块相对最容易突破。这是因为决策主要涉及软件流程，依赖于准确的感知结果来制定标准化流程。只要感知模块提供的数据准确，决策模块就能够基于这些数据进行有效的决策制定。 相对而言，感知模块排在第二位，尽管当前已有多种深度学习框架和大模型，通过大量数据和长时间训练可以提高模型的拟合度，但感知模块的挑战在于数据量和训练时间。 至于运动控制模块，它涉及到更多的物理因素，如系统的运动模型、运动和力之间的关系，以及力学量如力和扭矩等，因此在技术上更为复杂。4.机器人能否通过预编程实现复杂任务，如叠衣服？ 通过预编程实现复杂任务，如叠衣服，是不太可行的。尽管理论上可以通过编码考虑多种场景和 状态，但这样的适应能力非常有限。编码的流程只能适用于特定的场景和状态，一旦初始条件发生变化，编好的流程可能就无法执行。自主化的目标是让机器人能够适应各种场景和初始状态，而不是依赖于预设的固定流程。因此，编码方式在适应性和泛化能力上存在明显的局限性。5.请介绍一下业界对特斯拉机器人叠衣服视频的看法。 特斯拉机器人叠衣服的视频中，虽然看似机器人在独立操作，实际上在视频视角之外，有人通过遥控设备控制着机器人的动作。这种遥控方式与达芬奇手术机器人的原理相似，即通过外部操作来控制机器人的动作。目前，业界普遍认为，没有任何公司实现了完全自主的衣物叠叠功能。特斯拉的视频被误解，原因是马斯克可能未充分了解情况就发布了视频，后来他发现机器人并非完全自主，于是澄清了机器人仍有很大的进步空间，但未具体解释“非自主化”的含义。视频中偶尔可以看到人手操作的机械手，与机器人动作同步，这进一步证实了遥控操作的存在。6.机器人叠衣服是否有实际的应用价值？ 这项技术的潜在应用价值是巨大的。在家庭服务领域，如果机器人能完成叠衣服的任务，那么其他任务如扔垃圾也都能完成，因为叠衣服的操作难度较高，那么它在家居相关的其他场景任务中也基本能够胜任，目前，家用服务机器人在力控制或力视觉混合控制等基础技术上已经相对成熟，这意味着它们在其他家庭场景中的应用也将不会有太大问题，这也就能够进入千家万户，成为理想的家用服务机器人。 在工业领域，叠衣服技术背后的柔性操作技术可以应用于服装制造，如布料的抓取、缝合和存放。例如，美国一家公司已在服装缝合行业应用柔性体操作技术。 此外，叠衣服技术中的精细力感知操作也有望应用于手术机器人，提高手术精度和安全性。目前手术机器人的一个缺点就是不带力感知，国内外 的手术机器人厂商也在寻求解决力感知问题以提升手术机器人的性能。7.斯坦福大学和谷歌合作的MobileALOHA机器人与特斯拉机器人在叠衣服方面有何不同？ 斯坦福大学和谷歌投资的机器人在叠衣服方面与特斯拉机器人的技术并无本质区别。两者都采用了遥控操作，并没有实现自主叠衣服的功能。技术手段上，它们都使用了强化学习和传统控制技术，如NPC预测型算法和WBC自由控制理论。因此，无论是斯坦福的机器人还是特斯拉的机器 人，目前展示的视频都未能证明机器人已经实现了完全自主的叠衣服过程。8.人形机器人在哪些场景中有可能率先实现突破？ 人形机器人设计的初衷是作为一款通用型产品，不依赖于特定场景或工作地点。在实际应用中，工业场景可能是人形机器人率先实现突破的领域。工业场景中的工序相对固定，复杂度较低，这为人形机器人的应用提供了较好的切入点。尽管目前在工业场景中人形机器人的效率和成本仍有待优化，但随着技术的成熟和规模化生产，这些问题预计将逐步得到解决。目前，人形机器人在工业应用方面还没有成熟的案例，仍处于场景适配和技术研发阶段。9.人形机器人技术的成熟和市场接受度将如何发展？ 人形机器人技术的成熟预计将是一个长期过程。近年来，由于政策支持和资本投入的增加，人形机器人技术的发展可能会加快。未来的发展趋势可能是强化学习与传统控制技术的结合，即在保留物理模型的基础上，通过训练模型来补充物理模型的不准确之处，从而提高机器人的适用性和可靠性。然而，目前公众对人形机器人的期待过高，技术能力尚未达到满足这些期待的水平，这可能会对用户信心造成打击，影响人形机器人的市场推广。因此，技术的持续进步和市场教育将是关键因素。