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日期: 2024-10-31 | 來源: 量子位 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
據波士頓動力介紹，Atlas使用機器學習視覺模型來檢測和定位環境固定裝置和單個箱子，並且會使用專門的抓取策略，通過不斷估計被操縱物體的狀態來完成任務。
機器人能夠結合視覺、力和感知來檢測環境變化（如移動固定裝置）和動作故障（如未能插入蓋子、絆倒、環境碰撞）並做出反應。
看完壹系列最新表現，果不其然又驚倒了壹片網友：
網友們也是紛紛cue起了特斯拉人形機器人Optimus~
前壹陣，Optimus在特斯拉的發布會上同樣大秀肌肉（開場熱舞、與人交談猜丁殼、倒酒等壹個不落），不過最後被多方證明存在現場遠程操控。
後來特斯拉也發布了壹個展示Optimus自主導航的demo：
對於這兩家人形機器人領域同樣炙手可熱的競爭對手，網友們也開始各自站台，並最終達成了壹個“共識”。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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