概述

方向1：硬件研发（具身智能数据采集装备） 核心需求： 突破现有遥操作设备成本高、穿戴繁琐、缺乏力觉反馈的瓶颈，研发低成本、高精度、多模态的采集硬件。 细化合作需求： 1、高精度人体动捕与精细操作捕捉： 联合研发基于轻量化惯导（IMU）、柔性传感手套或多视角纯视觉（Vision-only Mocap）的便携式穿戴设备。在没有机器人本体在场的情况下，精准记录人类操作员在真实环境中的全空间 6DoF 轨迹、双手精细位姿以及视线焦点。 2、跨形态的人 - 机运动学重定向（Human-to-Robot Retargeting）算法： 这是无本体示教的核心学术难点。联合攻关人体运动学结构与任意异构机器人（如不同自由度的机械臂、多指灵巧手或两指夹爪）之间的精准映射算法。确保采集的 "人类动作轨迹" 能无缝、平滑地转化为特定机器人的 "关节控制指令"。 方向2：数据平台搭建（存储、清洗、标注与仿真） 核心诉求： 解决具身智能数据 "异构、海量、难以标准化、标注成本极高" 的行业痛点，构建高质量的数据飞轮平台。 细化合作需求： 自动化清洗与半自动标注算法（Auto-labeling）： 开发基于视觉大模型（如 SAM、GPT-4o）的自动场景分割、物体追踪与意图识别工具。 利用算法自动剔除遥操作采集中的 "次优轨迹" 和 "无效停顿"，提取高质量专家示范数据（Expert Demonstrations）。 高逼真仿真环境与 Sim2Real（虚实迁移）引擎： 结合物理引擎（如 MuJoCo、Isaac Sim），搭建支持复杂物理接触（柔性体、流体、摩擦力）的并行仿真训练平台。 联合研发基于真实采集数据驱动的数字孪生场景自动生成技术，通过真实少量数据生成海量仿真变体数据（Data Augmentation）。

需求详情

方向1：硬件研发（具身智能数据采集装备）核心需求： 突破现有遥操作设备成本高、穿戴繁琐、缺乏力觉反馈的瓶颈，研发低成本、高精度、多模态的采集硬件。细化合作需求：1、高精度人体动捕与精细操作捕捉： 联合研发基于轻量化惯导（IMU）、柔性传感手套或多视角纯视觉（Vision-only Mocap）的便携式穿戴设备。在没有机器人本体在场的情况下，精准记录人类操作员在真实环境中的全空间 6DoF 轨迹、双手精细位姿以及视线焦点。2、跨形态的人 - 机运动学重定向（Human-to-Robot Retargeting）算法： 这是无本体示教的核心学术难点。联合攻关人体运动学结构与任意异构机器人（如不同自由度的机械臂、多指灵巧手或两指夹爪）之间的精准映射算法。确保采集的 "人类动作轨迹" 能无缝、平滑地转化为特定机器人的 "关节控制指令"。方向2：数据平台搭建（存储、清洗、标注与仿真）核心诉求： 解决具身智能数据 "异构、海量、难以标准化、标注成本极高" 的行业痛点，构建高质量的数据飞轮平台。细化合作需求：自动化清洗与半自动标注算法（Auto-labeling）：开发基于视觉大模型（如 SAM、GPT-4o）的自动场景分割、物体追踪与意图识别工具。利用算法自动剔除遥操作采集中的 "次优轨迹" 和 "无效停顿"，提取高质量专家示范数据（Expert Demonstrations）。高逼真仿真环境与 Sim2Real（虚实迁移）引擎：结合物理引擎（如 MuJoCo、Isaac Sim），搭建支持复杂物理接触（柔性体、流体、摩擦力）的并行仿真训练平台。联合研发基于真实采集数据驱动的数字孪生场景自动生成技术，通过真实少量数据生成海量仿真变体数据（Data Augmentation）。