与传统策略相比碰撞降低63.7%

原标题：苹果布局人形机器人：“自我为中心”感知系统动态避障，比英伟达cuRobo计算效率提升26倍
文章来源：量子位
内容字数：4407字

苹果ARMOR系统：赋能人形机器人，实现高效避障

苹果公司近期在人形机器人领域动作频频，其最新研发的机器人感知系统ARMOR引发广泛关注。该系统通过软硬件协同，显著提升了机器人的空间意识和避障能力，为苹果进军机器人市场奠定了坚实基础。

1. ARMOR系统：软硬件协同的感知与控制

ARMOR系统由硬件和软件两部分组成。硬件方面，利用小型、低成本的SparkFun VL53L5CX飞行时间（ToF）激光雷达，在机器人手臂上分布式部署40个传感器，形成“以自我为中心的感知”，有效解决了传统机器人感知中的盲点和遮挡问题。软件方面，基于Transformer架构的ARMOR-Policy，通过模仿学习人类动作，实现动态的规划和避障。

2. 硬件设计：分布式感知，高效数据处理

ARMOR系统巧妙地利用了小型ToF激光雷达，每个传感器仅6.4×3.0×1.5mm，并以15Hz的频率提供8×8分辨率的深度图像。这些传感器连接到微控制器，再通过USB传输数据到Jetson Xavier NX板载计算机，最终无线传输到配备NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU的Linux主机进行处理，确保系统维持高刷新率。

3. 软件设计：模仿学习，高效规划

ARMOR-Policy采用Transformer编码器-解码器架构，类似于动作分块Transformer (ACT)。通过模仿学习，从AMASS数据集中的海量人类数据中学习，并生成避障、紧急停止和无碰撞等多种轨迹。该策略能够并行计算多个轨迹候选，并选择最优路径，其计算效率比基于采样的规划专家系统cuRobo提升了26倍。

4. 实验结果：显著提升避障性能

实验结果显示，与传统基于头部或躯干安装传感器的系统相比，ARMOR系统碰撞率降低了63.7%，成功率提升了78.7%。与cuRobo相比，ARMOR-Policy碰撞率降低31.6%，成功率提高16.9%，计算效率提升26倍。这些数据有力地证明了ARMOR系统的优越性能。

5. 苹果进军机器人市场：大势所趋？

苹果进军人形机器人市场的消息不断传出，ARMOR系统的研发也进一步印证了这一趋势。虽然存在质疑的声音，认为苹果可能重蹈自动驾驶汽车项目的覆辙，但考虑到其强大的技术实力和生态系统整合能力，苹果在机器人领域取得成功的可能性不容小觑。未来机器人市场潜力巨大，苹果能否在此领域开辟新天地，值得期待。

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