苹果推出新式机器东谈主避障系统 可更好地看清周围环境

盖世汽车讯 据外媒报谈，当地时候12月30日，苹果公司告示发布新款机器东谈主ARMOR。该款新式机器东谈主避障系统由苹果公司与好意思国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）配合研发。

ARMOR系统（图片起首：patentlyapple.com）

ARMOR系统外不雅怎么

现在，传统的东谈主形机器东谈主时时依赖于装置于头部或躯干的谄媚式录像头与激光雷达，以完满环境感知。尽管该格式易于集成，且粗略提供精致的视线，关联词其在手臂和手部区域会受到严重的遮拦。

天然有些参议已尝试在机器东谈主末端践诺器中集成触觉传感时刻，但此种不休决策本钱腾贵，且难以大领域讹诈于机器东谈主手臂。同期，在政策学习的框架下，怎么有用使用触觉输入依然一个亟待不休的问题。

不外，苹果公司的ARMOR系统则接收了集成了硬软件的设想。在硬件方面，该系统接收了谄媚式RGBD录像头，能一次性捕捉密集帧中的扫数细节。该参议团队还选用了SparkFun VL53L5CX飘舞时候（ToF）激光雷达当作基础传感单位。通过多个传感器进行稀少传感，酿成“以自我为中心”的感知模式。

该传感器的尺寸为6.4×3.0×1.5毫米，粗略提供辨别率为8x8，频率为15Hz的深度图像，对角线视场角为63°，测距范围达4000毫米。参议团队在该机器东谈主的每只手臂上皆建立了20个此类传感器，共计40个传感器，构建了一个散布式的传感聚积。

每四个传感器相连至一个XIAO ESP微罢休器中，其中的数据经过I2C总线读取后，通过USB传输至机器东谈主的机载打算机（Jetson Xavier NX）。终末，数据再以无线方式传送至配备NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU的Linux主机中，进行处理，以确保扫数这个词系统粗略督察15Hz的刷新率。

在软件方面，参议团队研发了一款基于ARMOR-Policy的Transformer编解码架构，该架构与Action Chunked Transformer（ACT）肖似。通过师法学习，该政策粗略从无碰撞的东谈主类教悔演示中学习学问。为了磨真金不怕火该政策，参议团队接收了AMASS数据谄媚311,922个信得过东谈主类教悔序列（以为约86.6小时）。AMASS数据集涵盖了多种关联的东谈主类教悔，如操作、跳舞和酬酢行为。

该团队将此类东谈主类教悔轨迹再行映射到机器东谈主的重要建立，并在轨迹周围生成紧凑的破损物区域，以确保该教悔轨迹之间不会相撞。此外，参议东谈主员还接收了避障教悔、进攻住手和无碰撞教悔三种政策来生成磨真金不怕火数据。

ARMOR-Policy的聚积架构斟酌了教悔商酌存在多个有用的不休决策。通过引入非凡的编码器层，揣测潜在变量z，该政策粗略通过退换变量z来生成不同的教悔轨迹候选决策。

在推理阶段，该系统将并行打算N条候选教悔轨迹，并通过最小化机器东谈主与点云之间的距离，以选用最好旅途。聚积输入信息包括潜在变量z，现时及规划重要位置（28维矢量）及来自40个ToF激光雷达传感器的深度图像。此外，此类深度图像经过改动后的单通谈ResNet18骨干聚积进行处理，以提真金不怕火512维特征。扫数这个词聚积架构包含约8400万个参数。

相较于传统政策中使用四个装置到机器东谈主头部以及外部的深度录像头（外部传感），ARMOR系统在避障性能上取得权贵升迁，碰撞次数减少了63.7%，告捷率升迁了78.7%。与此同期，与基于采样的教悔商酌内行系统cuRobo比较，ARMOR-Policy 发扬出更好的性能，碰撞次数减少了31.6%，告捷率升迁了16.9%，打算成果提高了26倍。

此外，该参议团队还通过在Fourier GR-1东谈主形机器东谈主上部署28个ToF激光雷达，考据了ARMOR系统在信得过环境中的可行性。实验末端标明，该系统粗略完满每秒 15 次的及时避障轨迹更新。