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业界具身
技术路线解析
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ZOMI1GitHub/chenzomi12/DeepLearningSystem
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具身智体的典型架构
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具身智能涉及知识点
•具身机器人；具身模拟器；具身感知；具身交互；具身智体；模拟到现实，包括具身WM、数据以及控制。
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具身智能EmbodiedIntelligence
•具身智能（EmbodiedIntelligence）高级机器智能形式，它使机器人能够像人类一样感知和理解
环境，并通过自主学习和适应性行为来完成任务。机器人的能力和实现过程抽象为：
感知-决策-执行
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01具身感知
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具身感知：理解场景、预测和执行
•传统机器人的模式识别主要识别图像中的目标。具身感知的智体必须在物理世界中移动并与环
境互动，需要对3D空间和动态环境有更透彻的理解。
•具身感知需要具备视觉感知和推理能力，理解场景中的三维关系，并基于视觉信息预测和执行
复杂任务。
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具身感知：理解场景、预测和执行
•传统机器人的模式识别主要识别图像中的目标。具身感知的智体必须在物理世界中移动并与环
境互动，需要对3D空间和动态环境有更透彻的理解。
•具身感知需要具备视觉感知和推理能力，理解场景中的三维关系，并基于视觉信息预测和执行
复杂任务。
主动感知被动感知
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具身主动感知：视觉SLAM、3D场景理解、主动探索
ZOMI
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