Optimus依靠视觉感知就能完成各项任务。

文｜网络

9月24日，Tesla Optimus通过社交平台发布视频，展示了人形机器人Optimus的最新进展。 “Optimus(擎天柱)现在可以自主地对物体进行分类了，其神经网络训练是完全端到端的，即直接从视频输入中获取信息，并输出控制指令。” 端到端是一种神经网络训练的方法，指的是直接从输入数据到输出结果，不需要经过人工设计的特征提取或其他中间步骤。端到端的神经网络可以自动学习数据中的特征和规律，以提高模型的性能和泛化能力。 视频显示，Optimus现在能够自动校准它的手臂和腿，仅通过视觉和关节位置编码器，即可定位其肢体位置。 经过精确的自校准，Optimus还可以更有效地学习各种任务。Tesla Optimus称，其神经网络能够实现完全本地运行而无需联网，仅使用视觉作为感知。比如，Optimus可以完全自主地按颜色对色块进行排序，同时还能够应对外界干扰并进行自主纠错。 精确的校准能力使 Optimus 更高效地学习各种任务，并且仅使用视觉，其神经网络完全实现了 on-board 运行。 这样一来，Optimus 可以完全自主地将物体按颜色进行分类。 即便有人干扰，Optimus 也能按颜色将物体准确分类。 Optimus 还展示了自主纠正（将歪倒的物体摆正）的行为能力。 经过训练后，它还能执行新任务，比如将分类好的物体打乱。 当前，人形机器人已经成为行业关注的热点，作为移动机器人的分支，在12月由CMR产业联盟举办的“2023中国移动机器人（AGV/AMR）产业发展年会”上，将设立“足式/人形机器人专场”，届时，来自足式/人形机器人产业链代表企业将齐聚一堂，探讨足式/人形机器人最新技术及发展趋势，敬请期待！

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