具身智能高校实训解决方案——从AI大模型+机器人到通用具身智能

一、行业背景

　　在具身智能的发展过程中，AI大模型的出现成为关键推动力。这些大模型具备海量参数和强大的语言理解、知识表示能力，为机器人行为决策提供了丰富的信息和智能指导。然而，单纯的大模型在面对复杂多变的现实物理环境时仍存在局限，因为机器人需要准确感知周围环境的三维结构、物体属性和空间关系。

　　这正是3D视觉技术发挥重要作用的地方。3D视觉为机器人带来前所未有的感知能力，能够精确获取环境的深度信息，构建三维空间模型。与传统的2D视觉相比，3D视觉让机器人更准确地识别物体的形状、位置和姿态，无论是在室内环境中识别家具布局，还是在工业场景中抓取复杂形状的工件，3D视觉都提供了关键的感知支持。

　　高校作为培养未来科技人才的摇篮，需要紧跟这一前沿趋势，开展具身智能实训课程。通过将AI大模型与具备3D视觉的机器人相结合，为学生搭建实践平台，使他们能够深入理解通用具身智能的原理和应用。这不仅有助于培养学生的专业技能，还能激发创新思维，为未来的科研和产业发展储备人才，满足社会对具身智能相关技术日益增长的需求。

二、总体架构介绍

　　主要模块如下：

1. 多模态感知层

   • 语音识别：通过LLM内置的语音识别工具，如Whisper或开源的AppBuilder SDK，将语音指令转化为文字，并利用自然语言处理技术进一步解析指令。
   • 视觉感知：采用3D深度相机（Orbbec Gemini 335L和Femto Bolt iToF），用于物体识别、三维定位和空间建图，为机械臂提供环境感知支持。
   • 触觉传感：在机械臂末端安装力矩传感器，检测机械臂与物体接触时的力反馈，确保安全抓取并提升执行精度。

2. 多模态理解与决策层

   • 使用大语言模型（如Yi-Large、GPT-4V、CogVLM2）处理自然语言指令，解析指令意图并生成相应的执行任务。
   • 结合视觉和语音信息，构建多模态融合模型，实现对复杂指令的精准理解，支持类似“把绿色积木放到红色方块上”这样的复杂命令。
   • 多模态语义融合：将语音、视觉信息和触觉数据汇总，通过LLM分析，输出物体的位置坐标、目标坐标，并转换为机械臂的操作指令。

3. 行动执行层

   • 执行层包括任务规划模块、运动控制模块和机械臂操作模块。
   • 任务规划模块：利用逆运动学解算模块将物体坐标转化为电机的转动角度。根据大模型生成的操作步骤进行任务分解，并发送给机械臂执行。
   • 运动控制模块：依托高精度六自由度机械臂（睿尔曼 RM65-B），机械臂能够根据指令进行精确运动和抓取。控制算法支持拖动示教、碰撞即停等功能，保障操作的安全性和灵活性。
   • 实时反馈与修正：借助触觉传感器和视觉实时反馈，调整机械臂的运动轨迹和抓取力度，以确保任务的高精度和稳定性。

4. 学习反馈层

   • 利用多模态学习框架（如深度强化学习DRL）实时优化执行路径和抓取策略，使系统在执行过程中能够自主学习和优化。
   • 通过自动化的错误反馈机制，收集任务执行过程中产生的错误信息和成功经验，利用强化学习算法在仿真环境中反复训练，提升系统的决策能力和任务执行成功率。
   • 将实训过程中的各项数据进行记录，提供给参与实训的学生进行分析和复盘，以便提升学生对学习反馈层的理解。

三、技术方案实现概览

1. 语音与视觉协同处理：语音指令通过LLM解析为动作指令，并通过视觉感知模块定位目标物体。视觉模块通过3D相机构建环境的三维模型，并实时跟踪物体位置。语音和视觉数据通过多模态大模型进行融合，以实现指令的准确传达和物体的精确定位。
2. 路径规划与逆运动学求解：通过多模态输入的坐标信息，路径规划模块利用逆运动学算法生成机械臂的关节角度路径。该过程不仅考虑目标位置，还要确保路径的碰撞避免及效率优化。
3. 多传感器融合技术：通过深度学习算法，将3D视觉数据与触觉反馈实时融合，能够显著提升机械臂的抓取和放置精度。这种方法利用视觉传感器捕获物体的颜色和纹理信息，同时通过触觉传感器获取物体表面的接触点位置和方向。在此基础上，算法能够实时修正机械臂的运动路径，优化避障和目标捕捉能力，实现精确操作。
4. 强化学习的训练与优化：在仿真环境中，通过强化学习技术对机械臂的抓取策略和路径规划算法进行预训练和优化。这种方法可以显著提高机械臂在实际操作中的精度和稳定性，同时降低失败率。通过仿真训练，可以模拟不同的环境和障碍物设置，让机械臂在虚拟环境中学习如何有效地避开障碍并准确抓取目标。这样，当机械臂在现实世界中执行任务时，它已经具备了一定的经验和策略，能够更加稳定和精确地完成抓取和放置操作。

　　日前，“具身智能高校实训解决方案-从AI大模型+机器人到通用具身智能”基于华为技术有限公司AI框架昇思MindSpore完成并通过昇腾相互兼容性技术认证。

四、教学实训与科研应用场景

1. 任务分解与流程执行：如“沏茶”任务可以分解为多个子任务：取杯、取茶、注水等。每个子任务的执行路径和动作参数通过多模态大模型生成和优化。学生可以深入理解自然语言指令到实际执行动作的整个流程。
2. 多模态数据的融合与处理：学生将有机会使用语音、视觉和触觉等多模态数据进行分析和训练，深入理解多模态数据融合的优势及其在具身智能中的应用。
3. 自主学习和策略优化：通过强化学习框架的应用，学生可以研究如何利用深度学习进行策略优化，提升机械臂在动态环境中的适应能力。
4. 前沿技术研究：结合多模态大模型与机器人控制技术，为高校在机器人领域提供前沿研究的支撑。学生可在视觉-语言-动作模型、任务规划等领域探索新的研究方法，进一步推动具身智能的技术进步。

五、实训方案优势

1. 真实场景模拟：通过3D视觉和触觉传感实现环境感知和任务执行，学生可以体验从仿真到真实场景的任务转移过程，提升其实践操作能力。
2. 创新性与前沿性：系统整合了当前最前沿的大语言模型、多模态融合、深度学习和3D视觉等技术，符合当前具身智能的最新发展方向。
3. 高度模块化与灵活扩展：硬件和软件模块高度集成，可根据实际需求更换3D相机、传感器及大模型等，使平台具有高度的扩展性。

六、面向专业

　　本实训解决方案面向相关专业的本科、高职和研究生。主要面向的专业包括：

1. 自动化类：自动化、轨道交通信号与控制、机器人工程等；
2. 计算机类：计算机科学与技术、软件工程等；
3. 电气类：电气工程及其自动化等；
4. 电子信息类：电子信息工程等；
5. 机械类：机械工程等；
6. 交通运输类：交通运输等；
7. 航空航天类：航空航天工程等；
8. 兵器类：武器系统与工程等；
9. 其他专业：农业电气化等。