MIT突破机器人控制技术: 无需传感器, 单摄像头即可实现精准运动
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IT之家7月13日消息,麻省理工学院(MIT)团队提出一种基于视觉的深度学习方法,仅需单个摄像头即可让软体机器人和仿生机器人学习运动与控制。
该技术突破有望大幅降低机器人开发成本,相关成果已于6月25日发表于《自然》主刊(IT之家附DOI:10.1038/s41586-025-09170-0)。
传统工业机器人虽易于建模控制,但刚性结构难以适应狭小或不平坦地形。软体及仿生机器人虽具备环境适应优势,却通常依赖大量传感器和定制化空间模型。
现在,MIT团队通过深度学习技术解决了这一矛盾。新系统仅需通过单个摄像头捕捉机器人运动画面,结合名为“神经雅可比场(NJF)”的技术,使机器人通过视觉反馈建立对自身形态与运动能力的认知。
研究团队对多种机器人进行了2-3小时多视角随机运动视频训练,成功让神经网络通过单帧图像重建机器人三维形态与运动范围。
在气动软体机械手、奥利格罗机械手(16自由度)、3D打印机械臂及低成本Poppy机械臂等测试中,系统实现:
关节运动误差小于3度
指尖控制误差小于4毫米
可自适应环境动态变化
MIT助理教授文森特・西茨曼(VincentSitzmann)表示:“视觉作为弹性传感器,为农场、工地等非结构化环境中的机器人应用开启新可能。”
CSAIL主任丹妮拉・罗斯(DanielaRus)补充道:“视觉反馈使系统建立自身运动动力学内部模型,在传统定位方法失效处实现自监督操作。”

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AI业务强劲增长!高盛重申博通“买入”评级 目标价340美元在博通(AVGO.US)发布超预期的季度财报后,高盛维持对该公司的“买入”评级,并将目标价定为340美元。财报显示,博通该季度营收为160亿美元,略高于分析师普遍预期的159亿美元。毛利率方面,公司录得78.4%的成绩,小幅超过市场预期的78.2%;营业利润率则达到65.5%,与市场预测持平