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小米机器人正式上岗汽车工厂实习:打螺丝速度满足产线要求

小米机器人正式上岗汽车工厂实习:打螺丝速度满足产线要求 麦享科技3月2日消息,今日,小米技术官微发文,称小米机器人正式上岗汽车工厂“实习”。 据介绍,小米机器人在压铸车间自攻螺母上…

小米机器人正式上岗汽车工厂实习:打螺丝速度满足产线要求

麦享科技3月2日消息,今日,小米技术官微发文,称小米机器人正式上岗汽车工厂“实习”。

据介绍,小米机器人在压铸车间自攻螺母上件工站中连续自主运行3小时,双侧同时安装成功率为90.2%,同时满足了最快76秒的产线生产节拍要求。

小米机器人正式上岗汽车工厂实习:打螺丝速度满足产线要求

小米表示,这是小米人形机器人在智能制造领域稳定应用的第一步。

在该任务中,机器人连续从自动送钉设备中精准抓取自攻螺母,并放置在自攻拧紧的定位工装上,配合滑台输送和自攻工位的自动定位锁定,实现汽车一体化压铸后地板零件自攻螺母的自动化自攻拧紧作业。

小米机器人正式上岗汽车工厂实习:打螺丝速度满足产线要求

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成功率=成功次数/总操作次数

其中,难度最高的环节集中在自攻螺母的安装过程,需要确保其与定位销轴的精确对准和可靠贴合。

而自攻螺母内侧的花键结构,每次抓取不固定的手内姿态,以及定位销轴上磁吸力带来的拉扯影响,都大幅增加了装配难度。

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自攻螺母和定位销轴的结构细节

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不同状态下自攻螺母成功安装示例

为应对实际作业中的复杂情况,避免繁琐的规则编程,小秘密采用了端到端数据驱动的控制方法。

在VLA大模型Xiaomi-Robotics-0的基础上,结合强化学习技术,使机器人能够快速适配不同下游工况,并持续从真实物理环境的交互经验中学习,保障其在复杂工况下实现长时间、稳定、高可靠的作业表现。

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模型框架与训练流程

为支持任务规划决策和提供在线强化学习的奖励信号,小米还融合了视觉、触觉以及关节本体感知等多模态信息,对作业过程进行协同感知与综合判断,显著降低复杂工况下的状态误判概率。

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