Роботов Optimus научили самостоятельно складывать батарейки в ящик
Tesla показала процесс обучения
Компания Tesla показала видео, в котором робот Optimus, работая полностью автономно, укладывает ячейки аккумуляторных батарей в ящик. Управляющий его движениями нейросетевой алгоритм выполняется в реальном времени на бортовом компьютере FSD. Нейросеть руководит движениями Optimus, используя в качестве входных данных только информацию с камер и тактильных сенсоров на руках робота. Optimus способен самостоятельно обнаруживать и исправлять ошибки — например, изменить положение неправильно уложенной в слот контейнера ячейки аккумулятора.
Также в видео показан процесс тренировки роботов. В большом помещении обучается одновременно множество роботов. Рядом с каждым из них находится инженер-оператор, который управляет действиями робота с помощью системы телеуправления, контролируя процесс через VR-гарнитуру. Использование большого количества роботов позволяет собирать необходимые для тренировки нейросетевой модели данные быстрее. Сейчас Optimus проходит испытания на одном из заводов Tesla. Другие разработчики роботов-гуманоидов также используют партнерства с автопроизводителями для испытаний. Например, компания Figure заключила соглашение с BMW, а Boston Dynamics — с Hyundai.
Гидравлические руки получили чувствительные подушечки пальцев
Канадский робототехнический стартап Sanctuary AI интегрировал тактильные сенсоры в руки своего человекоподобного робота Phoenix, сообщает сайт The Robot Report. Сенсоры установлены в подушечках всех пяти пальцев антропоморфных манипуляторов робота. Каждый из датчиков имеет семь чувствительных областей, которые регистрируют оказываемое на них давление с точностью до пяти миллиньютонов. Для сравнения — человеческая кожа реагирует на давление в три миллиньютона. Датчики могут определять направление давления и измерять сдвиговые силы, что критически важно для предотвращения скольжения удерживаемых предметов. Тактильный обратный отклик на пальцах помогает управляющему движениями робота телеоператору в гаптических перчатках точно определять момент соприкосновения, даже не видя предмета. Данные от сенсоров будут использованы наравне с изображением с камер робота для тренировки алгоритмов машинного обучения его системы управления.