在具身智能模型層面,HOSON-Robot采用混合智能架構,即融合端到端模型的“直覺響應”與“快慢雙系統分層模型”兩種架構。分層模型中的高層系統(慢系統)專注于語義理解、任務規劃與抽象決策;底層系統(快系統)則負責實時動作生成、閉環控制和精確執行。針對日常生活場景下的任務,HOSON-Robot采用VLA端到端模型完成快速訓練學習,而對高安全、高確定性場景下的任務,則切換為分層模型去實現,這一設計可有效解決端到端模型的不可解釋性以及降低非確定性風險,既滿足當前工業場景的作業要求,可替代人工完成高強度、高精密作業,也為后續拓展多場景奠定技術基礎。
“小腦”運動控制器
依托在高精度裝備領域多年的運控技術積累與工程驗證,公司自主研發出具身智能小腦控制器(RMC100)并成功搭載在HOSON-Robot上,其基于多核異構架構的智能控制,集成運動控制、多協議通信、避障感知及遠程維護能力,能夠突破復雜場景下的全�？刂萍夹g瓶頸。同時,RMC100支持64組關節電機同步驅動,可確保在同步時間誤差<100ns的情況下,控制頻率高達4kHz,為機器人在工業場景中替代人工、保障作業精度提供穩定支撐。
靈巧手
基于在高精度DDR電機、運動控制卡及高性能一體式控制器等零部件的自研部件積淀,公司為HOSON-Robot打造的靈巧手可依場景采用自適應控制策略。其基于旋量理論的運動學模型實現毫秒級實時解算,融合觸覺、力矩與位置信息實現高精度控制,目前已完成工業場景初步適配,未來將拓展更多場景。
關節模組
HOSON-Robot關節模組同樣是研發攻關的關鍵成果,采用輕量化設計,具備體積小、重量輕、功率密度大的優勢。其核心部件包括抗沖擊能力強的高性價比減速機、高精度編碼器及無框電機與驅動器。這些自研部件協同配合,可實現高過載輸出與精準定位,保障機器在替代人工完成重復性動作時的運動精度。此外,驅動器采用矢量控制及末端振動抑制技術,確保機器人動作的快速性與精準度。
人形機器人業務已列為公司戰略發展核心,隨著HOSON-Robot初代機的發布和后續小批量的量產,新益昌將建立常態化研發迭代機制,持續在機器人“小腦”運動控制器、混合智能架構模型、關鍵零組件等領域推進研發升級迭代。
未來,新益昌將致力于讓機器人能在復雜、非結構化環境中靈活、高效、安全地運動作業,并拓展場景應用邊界,使其在更多領域實現“可替代人工”的價值。公司致力于打造高可靠性、高安全性、高性價比的人形機器人,推動其向多領域落地,誠盼更多用戶參與,并愿與行業領先者探討深度合作,共建產業生態,助力人形機器人落地應用,為更廣闊的場景賦能。
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