仿蝎式复合机器人肢体协同技术研究_毕业论文.pdf下载

weixin_39821260 2023-11-17 10:00:28

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仿蝎式复合机器人肢体协同技术研究_毕业论文.pdf

环境注入的设定与前文不同。研究团队提出了一个新的研究问题 —— 智能体的环境干扰，和一个新的研究场景 —— 用户和代理都是良性的，环境不是恶意的，但存在能够分散注意力的内容。试想，如果想让机器人快速地端来一杯咖啡，那么需要它肢体的末端执行器快速移动，这意味着在机器人的肢体和齿轮的另一侧，必须有一个转速远远超过末端执行器的电机在运转。然而，屏幕中的广告与用户指令中的购物目的造成了不一致，没有相关的提示辅助广告处理，智能代理容易陷入混乱，被广告误导，最终表现出不受控制的行为，而不是忠实于用户指令的原始目标。

然而，在更具挑战性的评估和实际使用中，准确度会固定在 100% 以下，因为有些问题的答案由于各种原因（例如信息不可用、小型模型的思维能力有限或需要澄清的歧义）而无法确定。OpenAI 举了个例子，当向不同的广泛使用的聊天机器人询问 Adam Tauman Kalai（论文一作）的博士论文标题时，它们自信地给出了三个不同的答案，但没有一个是正确的。例如，当被要求回答毛利语问题时，一个不懂毛利语的小型模型可以直接回答「我不知道」，而一个认识一些毛利语的模型则必须确定其置信度。同样的原则也适用于预训练。

基于此，Snap 团队调整 SDXL 中 UNet 架构的深度和宽度，并探索了如下图所示的一系列架构优化，包括移除高分辨率自注意力（SA）层、使用宽度扩展后的深度可分卷积（SepConv）替代常规卷积（Conv）、降低全连接层（FFN）的中间通道维度、更早注入文字等条件信息，以及优化自注意力（SA）与交叉注意力（CA）算子（如将多头自注意力 MHSA 替换为多查询注意力 MQA、对查询和键值应用 RMSNorm 归一化、插入旋转式位置编码 RoPE）。WiS 平台就是为了解答这些问题而生的！

我们将世界坐标系表示为，LiDAR 坐标系表示为，IMU 坐标系表示为。LiDAR 坐标系到 IMU 坐标系的变换表示为。第帧的机器人状态表示为，其中和分别表示陀螺仪和加速度计的偏差。每个 LiDAR 扫描可以表示为一个点集，其中是第个 LiDAR 点，是点的总数。

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